langdurig verblijf in de flexibele schil van de arbeidsmarkt · het gaat in dat geval om een...
Post on 17-Jul-2020
0 Views
Preview:
TRANSCRIPT
Roetersstraat 29 - 1018 WB Amsterdam - T (+31) 20 525 1630 - F (+31) 020 525 1686 - www.seo.nl - secretariaat@seo.nl
ABN-AMRO 41.17.44.356 - Postbank 4641100 . KvK Amsterdam 41197444 - BTW 800943223 B02
Amsterdam, oktober 2010 In opdracht van het ministerie van Sociale Zaken en Werkgelegenheid
Langdurig verblijf in de flexibele schil van de arbeidsmarkt
Aantal werknemers en hun kenmerken
Arjan Heyma J. Peter Hop Theo Smid
“De wetenschap dat het goed is” SEO Economisch Onderzoek doet onafhankelijk toegepast onderzoek in opdracht van overheid en bedrijfsleven. Ons onderzoek helpt onze opdrachtgevers bij het nemen van beslissingen. SEO Economisch Onderzoek is gelieerd aan de Universiteit van Amsterdam. Dat geeft ons zicht op de nieuwste wetenschappelijke methoden. We hebben geen winstoogmerk en investeren continu in het intellectueel kapitaal van de medewerkers via promotietrajecten, het uitbrengen van wetenschappelijke publicaties, kennisnetwerken en congresbezoek.
SEO-rapport nr. 2010-43 ISBN 978-90-6733-571-3
Copyright © 2010 SEO Amsterdam. Alle rechten voorbehouden. Het is geoorloofd gegevens uit dit rapport te gebruiken in artikelen en dergelijke, mits daarbij de bron duidelijk en nauwkeurig wordt vermeld.
LANGDURIG VERBLIJF IN DE FLEXIBELE SCHIL VAN DE ARBEIDSMARKT
SEO ECONOMISCH ONDERZOEK
Inhoudsopgave
Samenvatting ........................................................................................................................ i
1 Inleiding .................................................................................................................... 1 1.1 Aanleiding ............................................................................................................................... 1 1.2 Vraagstelling ........................................................................................................................... 1
2 Flexibele schil: opstap versus insluiting ................................................................... 3 2.1 Redenen voor instroom in flexibele schil .......................................................................... 3 2.2 Kenmerken van werknemers in flexibele schil ................................................................. 4 2.3 Opstap versus insluiting ....................................................................................................... 5 2.4 De Nederlandse situatie ....................................................................................................... 6 2.5 Conclusie ................................................................................................................................. 8
3 Aantal werknemers in flexibele schil ....................................................................... 11 3.1 Aantal tijdelijke en flexibele werknemers ........................................................................ 11 3.2 Werknemers met zelfstandig ondernemerschap ............................................................ 14 3.3 Verblijfsduur in flexibele schil ........................................................................................... 16
4 Kenmerken werknemers flexibele schil ................................................................... 21 4.1 Persoonskenmerken ............................................................................................................ 21 4.2 Baankenmerken ................................................................................................................... 26 4.3 Kenmerken van periode in flexibele schil ....................................................................... 30 4.4 Sociaal-economische omstandigheden ............................................................................ 34
5 Bepalende factoren voor verblijfsduur in flexibele schil .......................................... 39 5.1 Modellering ........................................................................................................................... 39 5.2 Persoonskenmerken ............................................................................................................ 41 5.3 Bedrijfskenmerken .............................................................................................................. 43 5.4 Economische omstandigheden ......................................................................................... 45 5.5 Variatie in verblijfsduur in flexibele schil ........................................................................ 47 5.6 Kans op langdurig verblijf in flexibele schil .................................................................... 47 5.7 Conclusie ............................................................................................................................... 51
6 Conclusies ................................................................................................................ 53
Literatuur ....................................................................................................................... 57
Bijlage A Gebruikte gegevens ....................................................................................... 61
Bijlage B Identificatie tijdelijke werknemer.................................................................. 69
Bijlage C Identificatie voltijds schoolgaand.................................................................. 75
Bijlage D Analyse verblijfsduur in flexibele schil .......................................................... 81
LANGDURIG VERBLIJF IN DE FLEXIBELE SCHIL VAN DE ARBEIDSMARKT i
SEO ECONOMISCH ONDERZOEK
Samenvatting
Op enig moment zit ongeveer zes procent van de Nederlandse werknemers langer dan drie jaar in de flexibele schil van de arbeidsmarkt. Gedurende dat verblijf hebben deze werknemers één of meer tijdelijke of flexibele banen, kunnen een korte tijd een werkloosheidsuitkering ontvangen of als zelfstandig ondernemer opereren, maar hebben in ieder geval geen werk in vaste dienst. Omdat het om een kleine, redelijk constante groep werknemers gaat, lijkt er sprake van tweedeling op de arbeidsmarkt. Opvallend is echter dat werknemers die langdurig in de flexibele schil zitten meer lijken op werknemers in vaste banen dan werknemers die slechts kort in de flexibele schil werken. Werknemers in de flexibele schil van de arbeidsmarkt zijn vaker vrouw, jong, alleenstaand, allochtoon, lager opgeleid en woonachtig in minder goede wijken. Ze werken vaker onder hun opleidingsniveau, vaker in grote bedrijven en hebben fors minder looninkomsten. De meeste van deze kenmerken komen juist minder vaak voor bij werknemers die langdurig verblijven in de flexibele schil van de arbeidsmarkt. De kans op een verblijf van drie jaar of langer in de flexibele schil ligt gemiddeld op 15% bij instroom in een tijdelijke of flexibele baan. Die kans is groter voor mannen, ouderen, gehuwden, niet-westerse allochtonen, werknemers met een relatief hoog inkomen, werkzaam in kleinere bedrijven en in economisch minder gunstige tijden. Een langdurig verblijf in de flexibele schil van de arbeidsmarkt kan niet onmiddellijk worden geassocieerd met de onderkant van de arbeidsmarkt of de onderkant van de samenleving. Ook hoger opgeleiden in hogere beroepen zijn redelijk vertegenwoordigd in de groep die langdurig in tijdelijke of flexibele banen zit, terwijl de uitkeringsafhankelijkheid niet hoog ligt. Aan de andere kant wonen deze werknemers vaker in minder goede wijken, werken vaker onder hun niveau en hebben inkomsten die gemiddeld fors lager liggen dan in de kern van de arbeidsmarkt, zeker met het oog op de gemiddelde leeftijd en het genoten opleidingsniveau van deze werknemers. Die lage inkomens worden bovendien in veel minder gevallen aangevuld door een partnerinkomen, aangezien het grootste deel van deze werknemers geen partner heeft. Hoewel het dus om een vrij heterogene groep werknemers gaat, lijkt in ieder geval een deel van de werknemers die langdurig in de flexibele schil van de arbeidsmarkt verblijft zich aan de onderkant van de samenleving te bevinden.
LANGDURIG VERBLIJF IN DE FLEXIBELE SCHIL VAN DE ARBEIDSMARKT 1
SEO ECONOMISCH ONDERZOEK
1 Inleiding
Tijdelijke en flexibele banen zorgen voor flexibiliteit op de arbeidsmarkt. Maar hoe tijdelijk en flexibel is die situatie voor de betrokken werknemers? Hoe groot is de groep die langdurig verblijft in de flexibele schil van de arbeidsmarkt? En wat zijn daarvan de sociaal-economische consequenties?
1.1 Aanleiding Er bestaat een beeld dat in de Nederlandse samenleving een groep werknemers langdurig in slecht betaalde en onzekere banen blijft zitten. Voor deze werknemers lijken tijdelijke en flexibele banen niet als opstap te fungeren naar beter betaald en zekerder werk. Zij hebben mogelijk ook een lage maatschappelijke status met een laag opleidingsniveau en een gering beroepsniveau, een herhaald beroep op de sociale zekerheid, weinig inkomen, weinig relevante ervaring, een relatief slechte gezondheid en zijn woonachtig in minder aantrekkelijke buurten. Het is de vraag of dit beeld klopt en of er dus een groep is die langdurig in de flexibele schil van de arbeidsmarkt bivakkeert en (daardoor) een slechte maatschappelijke positie heeft. Om dat uit te zoeken heeft het ministerie van Sociale Zaken en Werkgelegenheid (SZW) aan SEO Economisch Onderzoek gevraagd onderzoek te doen naar het bestaan van een flexibele schil op de arbeidsmarkt en de positie van werknemers in die schil. Er zijn twee groepen die extra belangstelling verdienen. De eerste groep zijn werknemers die ondanks hun baan een zodanig slechte arbeidsmarktpositie hebben dat ze toch in armoede leven en weinig arbeidsmarktperspectief hebben (de werkende armen). De tweede groep zijn werknemers die ondanks hun grotere potentiële capaciteiten niet in staat blijken te zijn om de flexibele schil te verlaten (‘good people in bad jobs’).
1.2 Vraagstelling Doel van het onderzoek is om uit te vinden of er inderdaad een groep werknemers is die langdurig in tijdelijke en flexibele banen verblijft en wat de kenmerken van deze personen zijn. Daarnaast wordt bekeken of deze personen tot de werkende armen of de ‘good people in bad jobs’ behoren. Als derde wordt onderzocht of werknemers in de flexibele schil ook op andere criteria tot de onderkant van de samenleving behoren.
2 HOOFDSTUK 1
SEO ECONOMISCH ONDERZOEK
Met het onderzoek wordt geprobeerd de volgende vragen te beantwoorden: 1. Bestaat er een tweedeling op de arbeidsmarkt in de zin dat een groep van werknemers
langdurig in tijdelijke en flexibele banen verblijft? a. Wat is de verdeling van de verblijfsduur in tijdelijke en flexibele banen? b. Is er een grens te trekken m.b.t. langdurig verblijf? c. Hoeveel werknemers verblijven er dan langdurig in tijdelijke en flexibele banen? d. Zitten die mensen aan de onderkant van de arbeidsmarkt qua inkomen en soort
arbeid? e. Welke karakteristieke persoons-, sector- en baankenmerken hebben werknemers
die langdurig in tijdelijke en flexibele banen zitten? 2. Wat zijn de sociaal-economische gevolgen van een langdurig verblijf in tijdelijke en flexibele
banen? a. Behoren deze werknemers tot de werkende armen? b. Werken deze werknemers onder hun niveau?
3. Wat zijn de sociaal-economische gevolgen in vergelijking met werknemers die niet langdurig
in tijdelijke en flexibele banen zitten? Bevinden werknemers die langdurig in tijdelijke en flexibele banen zitten zich vaker aan de onderkant van de samenleving qua onderwijs en leefsituatie?
Dit onderzoek is primair gericht op een inventarisatie van het aantal werknemers dat (langdurig) in de flexibele schil van de arbeidsmarkt zit, hun kenmerken en de sociaal-economische omstandigheden waarin zij verkeren. Het onderzoek geeft geen verklaring voor het verblijf of de verblijfsduur in de flexibele schil. Wel wordt in hoofdstuk 2 ingegaan op mogelijke redenen voor een (langdurig) verblijf in tijdelijke en flexibele banen.
LANGDURIG VERBLIJF IN DE FLEXIBELE SCHIL VAN DE ARBEIDSMARKT 3
SEO ECONOMISCH ONDERZOEK
2 Flexibele schil: opstap versus insluiting
Tijdelijke en flexibele banen kunnen voor werknemers als opstap fungeren naar vaste banen met meer zekerheid. Maar ze kunnen er ook voor zorgen dat de kans op een vaste baan steeds kleiner wordt. Wat zegt de wetenschappelijke literatuur hierover? Sinds het begin van de jaren 1990 is de regelgeving rondom tijdelijke en flexibele banen in Nederland versoepeld, terwijl de bescherming van vaste werknemers bovengemiddeld hoog is gebleven in vergelijking met andere landen (OECD, 2006). Mede door deze rigide arbeidsmarkt voor vast werk is Nederland een voorloper geworden als het gaat om tijdelijk uitzendwerk (De Graaf-Zijl et al., 2009). De flexibele schil van de arbeidsmarkt wordt vaak geassocieerd met traditioneel achtergestelde groepen zoals jongeren, vrouwen en voormalig werklozen. Met name deze groepen zouden in theorie kunnen profiteren van een flexibelere arbeidsmarkt, voor zover dit hun kans op vast werk vergroot (Cockx en Picchio, 2009). Echter, het staat ter discussie of tijdelijke werkgelegenheid de doorstroom naar vaste banen bevordert (opstap), of dat het slechts leidt tot een tweedeling in de arbeidsmarkt waarbij de verliezers terecht komen in slecht betaalde en onzekere banen (insluiting) (Tunny en Mangan, 2004).
2.1 Redenen voor instroom in flexibele schil Er zijn diverse redenen te geven voor het bestaan van tijdelijke en flexibele banen en voor de instroom van werknemers in deze banen. Vanuit werkgeversperspectief geldt dat tijdelijke en flexibele banen ontslagkosten kunnen reduceren. Dit is vooral aantrekkelijk wanneer de productiviteit van nieuwe werknemers op voorhand moeilijk is vast te stellen en de mate van ontslagbescherming hoog is (Bentolila en Bertola, 1990; Bertola, 1990; Booth, 1997). Tijdelijke contracten worden dan gebruikt om informatie te verkrijgen over de vaardigheden en motivatie van nieuwe werknemers (De Graaf-Zijl et al., 2004; Tunny en Mangan, 2004). Op die manier screenen werkgevers de productiviteit van hun tijdelijke werknemers. Hoogproductieve werknemers worden vervolgens in vaste dienst genomen, van laagproductieve werknemers wordt weer afscheid genomen. Er zijn studies die aantonen dat werkgevers inderdaad gebruik maken van tijdelijke banen om nieuw personeel te screenen (Houseman et al., 2003). Maar tijdelijke en flexibele arbeid kan ook een goedkopere en meer flexibele productiefactor zijn dan vaste arbeid (Güell en Petrongolo, 2007), bijvoorbeeld omdat lonen lager liggen en er minder wordt geïnvesteerd in bedrijfstraining. Het gaat in dat geval om een afweging tussen de kosten van de productiefactor arbeid en de kosten van een groter verloop aan personeel. Die laatste kosten bestaan uit de kosten voor werving en selectie, training en het verlies van hoogproductieve werknemers. Redenen dat werknemers kiezen voor tijdelijke en flexibele banen liggen in het vermijden van werkloosheid, de behoefte aan inkomen, de behoefte aan flexibiliteit en de mogelijkheid om door te stromen naar een vaste baan. Instroom in tijdelijke en flexibele banen is over het algemeen gemakkelijker dan instroom in vaste banen, waardoor het de werkloosheidsduur kan verkorten. Dat geldt vooral voor de zwakste groepen op de arbeidsmarkt (Alonso-Borrego et al., 2005;
4 HOOFDSTUK 2
SEO ECONOMISCH ONDERZOEK
Blanchard en Landier, 2002; Bover en Gomez, 2004; De Graaf-Zijl et al., 2004; Van Ours en Vodopivec, 2006). Ook mensen met een grotere behoefte aan inkomen of met minder kredietmogelijkheden zullen om die reden eerder kiezen voor tijdelijke en flexibele banen (Alonso-Borrego et al., 2005; Berton en Garibaldi, 2006). Voor mensen die op zoek zijn naar een vast dienstverband kan een tijdelijke of flexibele baan een opstap vormen, omdat ze daarin ten opzichte van een situatie van werkloosheid werkervaring opdoen, hun menselijk kapitaal kunnen versterken of up-to-date houden, beter integreren in de arbeidsmarkt, een groter sociaal netwerk opbouwen en daardoor effectiever kunnen zoeken naar een vaste baan. Niet alle werknemers in tijdelijke en flexibele banen zijn echter op zoek naar een vaste baan en kunnen alleen al vanwege de grotere mate van flexibiliteit kiezen voor een tijdelijke of flexibele baan.
2.2 Kenmerken van werknemers in flexibele schil Hoewel er verschillende goede redenen zijn voor het bestaan van en de instroom in tijdelijke en flexibele banen, wordt de sociale wenselijkheid van tijdelijk en flexibel werk nog wel eens in twijfel getrokken. Als de belangrijkste reden dat werkgevers tijdelijke krachten inzetten is dat ze eenvoudig en zonder veel kosten zijn te ontslaan wanneer het economisch tegenzit (Booth et al., 2002; García-Pérez en Muñoz-Bullón, 2005), bestaat het risico dat er een flexibele schil van sociaal-economisch zwakkeren ontstaat die gevangen zitten in een terugkerend patroon van werkloosheid en tijdelijk werk, terwijl werknemers met vaste contracten genieten van een comfortabele en stabiele positie op de arbeidsmarkt (Amuedo-Dorantes et al., 2008). Tijdelijke en flexibele banen kunnen immers een belangrijke inkomensbron zijn voor zwakkeren op de arbeidsmarkt, mogelijk zonder een vergroting van het menselijk kapitaal of het sociale netwerk van de werknemer en daarmee zonder een verhoging van de toekomstige kans op werk (Magnac, 2000). Het is waarschijnlijk dat tijdelijke krachten minder menselijk kapitaal opbouwen, minder toegang hebben tot training en minder kans op promotie maken dan vaste werknemers (Booth et al., 2002). Daardoor bestaat het gevaar van insluiting in de flexibele schil van de arbeidsmarkt met een grotere kans op sociale uitsluiting (D’Addio en Roshalm, 2005). Deze associatie met een secundaire arbeidsmarkt voor tijdelijk en flexibel personeel kan bovendien op zich weer leiden tot een stigma op tijdelijk en flexibel werk. Er is de afgelopen jaren in binnen- en buitenland veel empirisch onderzoek gedaan naar de sociaal-economische kenmerken van arbeidskrachten in tijdelijke en flexibele banen. Het blijkt dat tijdelijke en flexibele banen vaker worden bezet door mannen, parttimers, jonge of oude werknemers, etnische minderheden en lager opgeleiden (Booth et al., 2002; Tunny en Mangan, 2004; Amuedo-Dorantes et al., 2008). Veel van die tijdelijke en flexibele banen bevinden zich in de dienstensector (Amuedo-Dorantes et al., 2008). Booth et al. (2002) vinden voor Groot-Brittannië dat tijdelijk werk minder goed betaalt en dat mensen in tijdelijke banen minder tevreden zijn en minder on-the-job training genieten. Mannen die in tijdelijke banen werken verdienen structureel 5% minder dan mannen die een vaste baan hebben, terwijl vrouwen de initiële achterstand in salaris inhalen zodra ze doorstromen naar vast werk.
FLEXIBELE SCHIL: OPSTAP VERSUS INSLUITING 5
SEO ECONOMISCH ONDERZOEK
2.3 Opstap versus insluiting Een deel van de werknemers in de flexibele schil van de arbeidsmarkt verblijven daar voor langere tijd. Voor deze groep vormt tijdelijk werk (gewild of ongewild) geen opstap naar vast werk. In de literatuur wordt ook wel gesproken over een duale of gesegmenteerde arbeidsmarkt waarin een deel van de werknemers werkzaam is in ‘goede’ banen en een deel in ‘slechte’ banen. Kenmerken van ‘goede’ banen zijn een relatief hoog salaris, goede secundaire arbeidsvoorwaarden, ruime opleidingsmogelijkheden, goede promotiemogelijkheden en een grote baanzekerheid (stabiele arbeidsrelatie), vaak op basis van een vast contract. De ‘slechte’ banen daarentegen worden gekenmerkt door een relatief laag salaris, minder goede secundaire arbeidsvoorwaarden, minder opleidingsmogelijkheden en promotiemogelijkheden, lagere sociale bescherming en een tijdelijke aard (Booth et al., 2002; Dekker, 2007; Clark en Postel-Vinay, 2009). Atkinson en Micklewright (1991) verklaren de gesegmenteerde arbeidsmarkt vanuit het concept van de ‘flexible firm’. Dit concept gaat ervan uit dat moderne arbeidsorganisaties bestaan uit een kern van vaste arbeidskrachten en een periferie van personeel dat flexibel kan worden ingezet. Deze manier van organiseren beschermt de vaste werknemer tegen vraagveranderingen en andere onzekerheden, terwijl flexibele werknemers een minder stabiele arbeidsrelatie genieten. Er is een aantal mechanismen dat ervoor kan zorgen dat een verblijf in tijdelijke of flexibele banen kan leiden tot insluiting in de flexibele schil van de arbeidsmarkt. Dat gebeurt onder meer wanneer het menselijk kapitaal door tijdelijk werk onvoldoende wordt opgebouwd en langzamerhand veroudert, waardoor de kans op vast werk verslechtert. Dit wordt het “scarring effect” van tijdelijk of flexibel werk genoemd. Dat hoeft niet alleen te gelden voor zwakkeren op de arbeidsmarkt, maar ook voor hoog productieve werknemers die (te) snel kiezen voor werk via een tijdelijke of flexibele baan. Ook kunnen werkgevers (onterecht) veronderstellen dat tijdelijke werknemers systematisch minder productief zijn dan vaste werknemers. Deze vorm van statistische discriminatie leidt uiteindelijk ook daadwerkelijk tot een lagere kans op vast werk. Daarvoor zijn drie redenen te noemen. De eerste reden is dat kan worden verondersteld dat werknemers door het tijdelijke karakter van hun baan minder (kunnen) hebben geïnvesteerd in hun menselijk kapitaal. De tweede reden is dat tijdelijke werknemers vaak worden ingezet bij een plotselinge productiegroei, die ondanks de komst van die tijdelijke werknemers blijkbaar niet kon worden gehandhaafd op een niveau dat de tijdelijke werknemer vast in dienst kon komen. De derde reden is dat werkgevers kunnen veronderstellen dat screening gedurende het tijdelijke dienstverband moet hebben uitgewezen dat de werknemer onvoldoende productief was voor een vast dienstverband. In al deze gevallen leidt een tijdelijke baan tot een kleinere kans op een vaste baan. Dit is een tweede type “scarring effect”. In hoeverre tijdelijke en flexibele banen leiden tot insluiting in de flexibele schil of integendeel werklozen juist helpen om door te stromen naar vast werk, is de laatste jaren uitvoerig onderzocht. Aanwijzingen dat werknemers met een tijdelijke of flexibele baan sneller een vaste baan vinden dan werkloze werkzoekenden (het ‘stepping-stone’ effect) wordt gevonden door Booth et al. (2002) voor het Verenigd Koninkrijk, door Hagen (2003) voor Duitsland en door Addison en Surfield (2009) voor de Verenigde Staten. Veel minder duidelijke aanwijzingen voor de ‘stepping-stone’ functie wordt gevonden door Hotchkiss (1999) en Autor en Houseman (2002) voor de Verenigde Staten, door Güell en Petrongolo (2007) en Casquel en Cunyat (2004) voor Spanje, door De Graaf-Zijl et al. (2004) voor Nederland en door Magnac (2000) voor
6 HOOFDSTUK 2
SEO ECONOMISCH ONDERZOEK
Frankrijk. Tunny en Mangan (2004) hebben voor werknemers in de publieke sector in Australië onderzocht in hoeverre nieuw aangenomen personeel op tijdelijke contracten doorstromen naar vaste functies. Ze vinden dat één op de vier werknemers die zijn aangesteld op basis van tijdelijke contracten doorstromen naar een vaste aanstelling. Ook dit duidt op een beperkt stepping-stone effect. Amuedo-Dorantes et al. (2008) vergelijken voor Spanje de doorstroomkans naar vast werk van mensen die via een Temporary Help Agency (THA) aan het werk zijn met de doorstroomkans van tijdelijke krachten die niet via een THA zijn aangenomen (direct-hire temps). Ze tonen aan dat personeel dat via een THA aan het werk is een 15 tot 27% kleinere kans heeft op het krijgen van een vaste baan. Dit betekent dat het stepping-stone effect van THA’s in Spanje beperkt is. Ook Casquel en Cunyat (2004) hebben voor Spanje onderzocht wat het ‘stepping-stone’ effect is van tijdelijk werk. Ze analyseren transities van tijdelijk werk naar vast werk, naar werkloosheid en naar ander tijdelijk werk. Het blijkt dat tijdelijk werk voor hoogopgeleiden een goede opstap vormt naar vast werk. Voor werknemers met een ‘slechte’ arbeidsgeschiedenis en voor jongeren, vrouwen en lager opgeleiden vormt tijdelijk werk vaak een vrij duurzame toestand. Voor Italië worden zeer gemengde resultaten gevonden voor de stepping-stone functie van tijdelijke en flexibele arbeid (Gagliarducci, 2005; Picchio, 2008; Ichino et al., 2008). Gagliarducci (2005) gebruikt gegevens van Italiaanse huishoudens om te analyseren wat het effect is van het uitvoeren van herhaaldelijk tijdelijk werk op het krijgen van een vaste baan. De kans dat iemand doorstroomt naar vast werk neemt toe naarmate iemand langer in dezelfde tijdelijke baan werkzaam is, maar neemt af naarmate er vaker van baan wordt gewisseld of wanneer iemand tussendoor werkloos wordt. Het effect van de duur van tijdelijk werk op het krijgen van een vaste baan is overigens niet lineair: ‘goede’ matches zullen snel een vast contract krijgen, terwijl verlengde tijdelijke contracten eerst leiden tot een vergrote kans op vast werk, maar na een tijd juist omslaan in een kleinere kans op een vast contract.
2.4 De Nederlandse situatie Voor Nederland is het stepping-stone effect van tijdelijk werk onderzocht door De Graaf-Zijl et al. (2004). Zij schatten doorstroomkansen van werkloosheid naar tijdelijke banen, van tijdelijke banen naar vaste banen en van werkloosheid naar vast werk. De resultaten geven aan dat tijdelijke banen de gemiddelde werkloosheidsduur verkorten, maar niet leiden tot een hogere kans op vast werk dan vanuit een situatie van werkloosheid. Er wordt dus geen stepping-stone effect gevonden in de vorm van een verhoogde kans op vast werk door de acceptatie van een tijdelijke baan. Wel blijkt uit de analyse dat het vinden van vast werk vanuit een tijdelijke baan gemiddeld tot een hoger salaris leidt dan het vinden van vast werk vanuit een situatie van werkloosheid. De Graaf-Zijl et al. vinden verder dat de groep met een grotere kans om in de flexibele schil te blijven hangen vooral bestaat uit ouderen, autochtone mannen, mannen met een (werkende) partner, mannen zonder kinderen, vrouwen uit etnische minderheden en vrouwen met kinderen. Verschillen tussen flexibele en vaste werknemers voor wat betreft carrièrekansen en kansen op werkloosheid zijn onderzocht door Steijn (1999). Zijn onderzoek is uitgevoerd op basis van het OSA-arbeidsaanbodpanel. In de onderzoeksperiode 1990-1996 blijkt ongeveer 60% van de
FLEXIBELE SCHIL: OPSTAP VERSUS INSLUITING 7
SEO ECONOMISCH ONDERZOEK
werknemers in een flexibele baan vast werk te hebben gevonden, terwijl de resterende 40% nog steeds een flexibele baan heeft. Hoewel veel werknemers dus doorstromen naar vast werk, blijft ook een aanzienlijk deel in de flexibele schil hangen. De banen die door flexibele werknemers worden ingenomen zijn gemiddeld van een lager functieniveau. Ook zijn de carrièrekansen van flexibele werknemers lager dan die van werknemers met een vast contract. Bovendien hadden flexibele werknemers in de onderzochte periode een bijna twee keer zo grote kans om werkloos te raken. Volgens Steijn (1999) vormen flexibele werknemers echter een heterogene groep, en scoren niet alle groepen flexibele werknemers even slecht op ieder van de onderzochte variabelen. Ook Kleinknecht et al. (1997) hebben op basis van het OSA-arbeidsaanbodpanel onderzocht wat de overgangskansen zijn van flexibel werk naar een andere arbeidsmarktstatus. Zij concluderen dat in de periode 1992-1994 de transitiekans van flexibel naar vast werk ongeveer 50% bedroeg. Ongeveer een kwart van de werknemers in tijdelijke banen bevond zich na twee jaar nog steeds in een tijdelijke baan. Nog eens een kwart werd zelfstandige of werkloos. Kleinknecht et al. (1997) kijken ook naar de invloed van een tijdelijk dienstverband op het verdiende bruto uurloon in 1994, waarbij wordt gecontroleerd voor persoons- en arbeidskenmerken. Daaruit blijkt dat werknemers in een tijdelijke baan (zonder uitzicht op een vaste aanstelling) 20% minder verdienen dan vergelijkbare werknemers in een vaste dienstbetrekking. In de periode 1990-1994 gingen mensen die van een flexibele naar een vaste dienstbetrekking overgingen er in werktevredenheid op vooruit, terwijl dit bij mensen die in een flexibele baan bleven hangen of die van vast naar flexibel werk gingen niet het geval was. Dekker (2007) onderzocht voor de jaren 1995-2000 op basis van het Sociaal Economisch Panel (SEP) de transitie van flexibele banen naar vaste banen en naar werkloosheid. De doorstroom van flexibel werk naar vast werk bleek behoorlijk te zijn. Dekker concludeert dat flexibele banen vooral bezet worden door jongeren of juist heel oude werknemers en door (getrouwde) vrouwen. Opleidingsniveau heeft verrassend weinig invloed op de uitstroomkans van flexibel naar vast werk. Alleen mensen met een beroepsopleiding stromen significant vaker door naar vaste banen. Dit zou kunnen duiden op een negatief ‘stigma’ of ‘scarring’ effect dat kleeft aan flexibele banen voor werknemers met verschillende opleidingsniveaus. Desondanks lijken de ‘scarring’ effecten beperkt en vormen flexibele banen voor veel mensen een opstap naar vast werk. Die conclusie volgt ook uit het onderzoek van Heyma et al. (2008), waarin niet-werkende werkzoekenden die stonden ingeschreven bij het Centrum voor Werk en Inkomen (CWI, tegenwoordig UWV WERKbedrijf) 30 maanden zijn gevolg na werkhervatting. Daarbij is expliciet onderscheid gemaakt tussen werkhervatting via een uitzendbaan en werkhervatting via een direct dienstverband bij een werkgever. Gedurende die 30 maanden bleek er een belangrijke doorstroom plaats te vinden naar een andere baan in directe dienst bij een werkgever, niet in de laatste plaats vanuit uitzendbanen. Dat wijst op een belangrijke opstapfunctie van uitzendarbeid. Als gevolg van de doorstroom vanuit uitzendbanen naar directe dienstverbanden bleek het verschil in aandeel werkend tussen beide groepen starters na 30 maanden gering. Het beeld van een opstapfunctie van uitzendwerk domineert daarmee het beeld van insluiting in de flexibele schil van de arbeidsmarkt.
8 HOOFDSTUK 2
SEO ECONOMISCH ONDERZOEK
Het beeld dat flexibele werknemers slechter af zijn dan werknemers in een vast dienstverband is genuanceerder dan sommige studies willen doen geloven (bijvoorbeeld Atkinson en Micklewright, 1991). Er zijn inderdaad groepen flexibele werknemers die vergeleken met werknemers in vaste dienst slechter af zijn, maar tegelijkertijd zijn er werknemers die langdurig in de flexibele schil verblijven en desondanks een sterke sociaal-economische positie hebben (Steijn, 1999). Zij hebben hun sterke positie zelfs vaak te danken aan de tijdelijke aard van hun werkzaamheden. Een voorbeeld hiervan zijn interim managers. Personen met een hoger beroepsniveau (zoals managers) genieten gemiddeld genomen een hoger loon, waardoor ze meer bereid zijn dan mensen met een lager loon om perioden van tijdelijke werkloosheid te accepteren in ruil voor een hogere positie. Gagliarducci (2005) concludeert bijvoorbeeld op basis van Italiaanse huishoudgegevens dat personen die een ‘hoge’ functie bekleden meer kans hebben om in tijdelijke banen te blijven werken en een kleinere kans om door te stromen naar een permanente positie.
2.5 Conclusie Een belangrijke reden voor het bestaan van tijdelijke en flexibele banen is dat werkgevers de kwaliteit van werknemers tijdelijk kunnen screenen en daarmee potentiële ontslagkosten van laag productieve werknemers kunnen vermijden. Daarnaast zijn tijdelijke en flexibele werknemers vaak goedkoper, omdat ze gemiddeld een lager loon ontvangen en er bij deze werknemers minder wordt geïnvesteerd in (bedrijfs)training. Belangrijkste redenen voor werknemers om tijdelijke en flexibele banen te accepteren is de behoefte aan inkomen en het vermijden van werkloosheid, en de mogelijkheid van doorstroom naar een vaste baan door verbetering van kennis en vaardigheden en het sociale netwerk. Dit is de opstapfunctie van tijdelijke en flexibele banen. Niet alle werknemers in tijdelijke en flexibele banen zijn echter op zoek naar een vaste baan en kunnen alleen al vanwege de grotere mate van flexibiliteit kiezen voor een tijdelijke of flexibele baan. Het belang van elk van deze redenen is in de wetenschappelijke literatuur echter nog nauwelijks onderzocht. Tijdelijke en flexibele banen kunnen als opstap fungeren naar vaste banen met meer zekerheid, maar kunnen er ook voor zorgen dat de kans op een vaste baan steeds kleiner wordt. Dat laatste gebeurt wanneer werkgevers tijdelijke en flexibele werknemers (onterecht) als laag productieve werknemers zien, of wanneer investeringen in kennis en vaardigheden gedurende het verblijf in de flexibele schil daadwerkelijk achterblijven bij die van werknemers in vaste dienst. Daardoor bestaat het gevaar dat er een flexibele schil van sociaal-economisch zwakkeren ontstaat die gevangen zitten in een terugkerend patroon van werkloosheid en tijdelijk werk. Empirisch onderzoek voor Nederland laat zien dat de acceptatie van een tijdelijke baan de gemiddelde werkloosheidsduur verkort, maar niet leidt tot een grotere kans op vast werk dan vanuit een situatie van werkloosheid. Er wordt dus geen echt opstapeffect gevonden. Wel blijkt dat het vinden van vast werk vanuit een tijdelijke baan gemiddeld tot een hoger salaris leidt dan het vinden van vast werk vanuit een situatie van werkloosheid. Ondanks het ontbreken van een echt opstapeffect, blijkt uit verschillende studies dat er in Nederland een omvangrijke doorstroom is van tijdelijke en flexibele banen naar vaste banen. Het grootste deel van de werknemers in de flexibele schil stroomt binnen enkele jaren door naar een
FLEXIBELE SCHIL: OPSTAP VERSUS INSLUITING 9
SEO ECONOMISCH ONDERZOEK
vaste baan. Een veel kleiner deel wordt werkloos of blijft langdurig in de flexibele schil van de arbeidsmarkt werken. Die groep bestaat vervolgens weer uit zeer heterogene werknemers, variërend van langdurige oproepkrachten tot interim managers. Groepen met een grotere kans om langdurig in de flexibele schil van de arbeidsmarkt te blijven hangen zijn vooral ouderen, mannen zonder kinderen, vrouwen met kinderen en allochtone vrouwen.
LANGDURIG VERBLIJF IN DE FLEXIBELE SCHIL VAN DE ARBEIDSMARKT 11
SEO ECONOMISCH ONDERZOEK
3 Aantal werknemers in flexibele schil
Op enig moment zit ongeveer zes procent van de Nederlandse werknemers langer dan drie jaar in de flexibele schil van de arbeidsmarkt. Gedurende dat verblijf hebben deze werknemers tenminste één tijdelijke of flexibele baan, kunnen een korte tijd een werkloosheidsuitkering ontvangen of als zelfstandig ondernemer opereren, maar hebben in ieder geval geen werk in vaste dienst.
3.1 Aantal tijdelijke en flexibele werknemers In dit onderzoek behoren alle tijdelijke en flexibele banen van werknemers tot de flexibele schil van de arbeidsmarkt. Tot de groep werknemers met een flexibel dienstverband behoren uitzendkrachten, oproepkrachten, afroepkrachten, invalkrachten en alle andere werknemers zonder overeengekomen arbeidsduur. Werknemers met een tijdelijk dienstverband hebben een contract voor bepaalde tijd dat geen uitzicht biedt op een contract voor onbepaalde tijd. Werknemers in hun proefperiode behoren daarmee niet tot de flexibele schil van de arbeidsmarkt, evenmin als werknemers met een jaarcontract dat bij normaal functioneren wordt omgezet in een vast dienstverband. Omdat het onderzoek zich beperkt tot werknemers, blijven zelfstandigen met of zonder personeel (zzp-ers) buiten beschouwing.1 Het aantal werknemers met een vast, tijdelijk en flexibel dienstverband in Nederland kan worden vastgesteld op basis van het Sociaal Statistisch Bestand van het Centraal Bureau voor de Statistiek (CBS). In dat bestand zijn alle banen van werknemers in Nederland geregistreerd met begin- en einddatum. De gegevens zijn gebaseerd op de polisadministratie voor de werknemersverzekeringen zoals die door UWV worden bijgehouden en op de inkomensgegevens van de Belastingdienst. Bijlage A geeft inzicht in de beschikbare informatie in het Sociaal Statistisch Bestand van het CBS en de manier waarop de werknemerspopulatie voor dit onderzoek is afgebakend. Zo zijn ondermeer alle banen van werknemers die voltijds onderwijs volgen buiten het onderzoek gelaten.2 Het gaat hier voornamelijk om bijbaantjes van scholieren en studenten die meestal een flexibel karakter hebben. Door scholieren en studenten, maar ook stagiaires, volontairs en WSW tewerkgestelden buiten het onderzoek te laten, wordt gefocust op het al dan niet langdurig verblijven in de flexibele schil door mensen die in hun dagelijkse activiteiten primair afhankelijk zijn van de reguliere arbeidsmarkt. De baangegevens uit het Sociaal Statistisch Bestand beslaan de periode 1999-2006. In die periode worden ruim 29 miljoen verschillende banen gevonden, waarvan 20% tijdelijke banen3 en 26% flexibele banen. Tabel 3.1 laat het aantal van de verschillende baansoorten zien in elk van de jaren 1999-2006. Van de 8 miljoen banen in 2006 – d.w.z. banen die in 2006 worden gecreëerd, worden
1 Dit in tegenstelling tot bijvoorbeeld de UWV Kwartaal Verkenning 2010-II, dat handelt over werkende
personen inclusief zelfstandigen, waar ook zzp-ers tot de flexibele schil worden gerekend. 2 De manier waarop voltijds schoolgaande werknemers worden geïdentificeerd in het Sociaal Statistisch
Bestand wordt beschreven in bijlage C. 3 Informatie of een baan een flexibele baan is kan rechtstreeks worden afgeleid uit het Sociaal Statistisch
Bestand. Informatie of een baan een tijdelijke baan is, is alleen beschikbaar voor 2006. Bijlage B laat zien hoe tijdelijke banen worden geïdentificeerd voor de periode 1999-2005.
12 HOOFDSTUK 3
SEO ECONOMISCH ONDERZOEK
beëindigd of doorlopend zijn – zijn er ruim een miljoen tijdelijk (16%) en nog eens ruim een miljoen flexibel (16%).4 Het verschil in aandeel van tijdelijke en flexibele banen tussen een periode van 7 jaar (1999-2006) en een periode van één jaar laat zien dat tijdelijke en flexibele banen een veel kortere duur hebben dan vaste banen. Dat wordt nog duidelijker als wordt gekeken naar het aantal banen op één bepaald moment in de tijd. Van de ongeveer 6,5 miljoen banen per 1 juli van 2006 zijn slechts 769 duizend tijdelijk (12%) en 605 duizend flexibel (9%).5 Voor de omvang van de flexibele schil is het dus belangrijk onderscheid te maken tussen standcijfers (bijvoorbeeld het aantal banen per 1 juli van elk jaar) en stroomcijfers (het totaal aantal banen over een langere periode). Omdat het in dit onderzoek draait om de verblijfsduur in de flexibele schil van de arbeidsmarkt, wordt primair gebruik gemaakt van stroomgegevens.
Tabel 3.1 Aantal geregistreerde banen van werknemers in het Sociaal Statistisch Bestand naar contractsoort, exclusief voltijds schoolgaande werknemers, stagiaires en WSW tewerkgestelden (× 1.000)
1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006
Banen in een jaar
Onbepaalde tijd 6.553 6.606 6.492 6.481 6.287 6.102 5.855 5.606
Tijdelijk 1.493 1.398 796 751 712 751 946 1.281
Flexibel 1.459 1.399 1.211 1.132 1.075 1.090 1.159 1.297
Totaal 9.505 9.402 8.500 8.364 8.073 7.943 7.961 8.184
Banen per 1 juli
Onbepaalde tijd 5.629 5.620 5.654 5.690 5.650 5.479 5.294 5.009
Tijdelijk 534 511 337 335 346 379 511 769
Flexibel 510 492 490 469 457 468 511 605
Totaal 6.673 6.623 6.480 6.494 6.453 6.326 6.316 6.383
Bron: CBS Microbestanden, bewerking SEO Economisch Onderzoek
Het verschil in het aandeel tijdelijke en flexibele banen tussen stand- en stroomcijfers wordt nogmaals geïllustreerd in de figuren 3.1 en 3.2. In de standcijfers van figuur 3.2 ligt het aandeel veel lager.
4 Deze cijfers wijken af van het aantal banen volgens de Arbeidsrekeningen van het CBS (zie
www.statline.nl). De Arbeidsrekeningen passen tal van bewerkingen toe op basis van secundaire gegevensbronnen die niet worden uitgevoerd op het Sociaal Statistisch Bestand. Bovendien betreft de Arbeidsrekeningen het gemiddeld aantal banen in een jaar. De stroomcijfers in tabel 3.1 betreffen het totaal aantal geregistreerde banen per jaar, maar exclusief banen van voltijds schoolgaande werknemers, stagiaires, volontairs en WSW tewerkgestelden.
5 Volgens de UWV Kwartaal Verkenning 2010-II is eind oktober 2006 sprake van ruim 6,5 miljoen werknemers, waarvan ruim 1,5 miljoen een tijdelijke of flexibele baan had (25%). De verschillen tussen de twee studies worden vooral veroorzaakt doordat werknemers meerdere banen kunnen hebben, door het in de huidige studie toedelen van tijdelijke banen met uitzicht op vast werk aan vast werk en door het negeren van banen van voltijds schoolgaande werknemers, stagiaires, volontairs en WSW tewerkgestelden in de huidige studie. De laatste twee redenen zorgen ervoor dat het aandeel van tijdelijk en flexibel werk hoger ligt in de UWV Kwartaal Verkenning (25% in 2006) dan in het huidige onderzoek (22% in 2006). Beide studies laten tussen eind jaren ’90 en 2006 een belangrijke stijging van het aandeel tijdelijk en flexibel werk zien, voornamelijk veroorzaakt door een groei van het aandeel tijdelijke banen.
AANTAL WERKNEMERS IN FLEXIBELE SCHIL 13
SEO ECONOMISCH ONDERZOEK
Figuur 3.1 Totaal aantal banen en aandeel tijdelijke banen sterk afhankelijk van conjunctuur (aantal banen per jaar, stroomcijfers Sociaal Statistisch Bestand)
Bron: CBS Microbestanden, bewerking SEO Economisch Onderzoek
Figuur 3.2 Aandeel tijdelijke en flexibele banen op enig moment tussen 2002 en 2006 gegroeid van 12 naar 22% (aantal banen per 1 juli, standcijfers Sociaal Statistisch Bestand)
Bron: CBS Microbestanden, bewerking SEO Economisch Onderzoek
0
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006
×1.000.000
Flexibel
Tijdelijk
Vast
0
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006
×1.000.000
Flexibel
Tijdelijk
Vast
14 HOOFDSTUK 3
SEO ECONOMISCH ONDERZOEK
De stroomcijfers in figuur 3.1 laten goed zien dat niet alleen het aantal banen afhankelijk is van de economische conjunctuur – met 2002-2005 een periode van laagconjunctuur – maar ook het aandeel tijdelijke en flexibele banen. Daarbij valt op dat het aandeel tijdelijke banen sterker samenhangt met de conjunctuur dan het aandeel flexibele banen. De jaren 1999 en 2000 vormen in het geheel een afwijking. Hier lijkt sprake te zijn van een te hoge registratie van (voornamelijk) tijdelijke en flexibele banen. Voor de vraag hoelang werknemers in de flexibele schil van de arbeidsmarkt zitten is het noodzakelijk om de duur van tijdelijke en flexibele banen te onderzoeken. Deze baanduur zegt echter nog niet alles over de verblijfsduur in de flexibele schil. Werknemers kunnen namelijk meerdere tijdelijke en flexibele banen naast of achter elkaar hebben, eventueel onderbroken door perioden van werkloosheid of perioden van zelfstandig ondernemerschap (zelfstandig zonder personeel). In paragraaf 3.3 wordt ingegaan op de manier waarop perioden in de flexibele schil worden afgebakend. Voorafgaand daaraan wordt in paragraaf 3.2 gekeken naar zelfstandig ondernemerschap, waarmee werknemers perioden zonder dienstverband kunnen overbruggen.
3.2 Werknemers met zelfstandig ondernemerschap Tussen 1999 en 2006 waren er in Nederland tussen de 294 en 380 duizend geregistreerde zelfstandige ondernemingen met ten hoogste 1 werknemer. Dit blijkt uit het Sociaal Statistisch Bestand van het CBS. Onduidelijk is of dit eenmansbedrijven zijn of zelfstandigen zonder personeel (zzp-ers). Figuur 3.3 laat een uitruil zien tussen het aandeel zelfstandige ondernemingen zonder personeel en het aandeel ondernemingen met precies 1 werknemer. Beide groepen samen vormen door de jaren heen ongeveer 58% van het totale bestand aan zelfstandige ondernemingen. Voor het onderzoek naar de verblijfsduur in de flexibele schil is het van belang om te weten of werknemers eventueel ook zelfstandige zijn en als zodanig verblijven in de flexibele schil van de arbeidsmarkt. Op basis van figuur 3.3 wordt daarom vastgesteld of werknemers in de onderzoekspopulatie op enig moment gedurende een jaar ook staan geregistreerd als zelfstandige onderneming met ten hoogste 1 werknemer. Het grootste aantal zelfstandige ondernemingen met ten hoogste 1 werknemer wordt gevonden in de zakelijke dienstverlening, gevolgd door de detailhandel, de bouwnijverheid en de overige dienstverlening. Figuur 3.4 laat zien dat met uitzondering van de landbouw deze sectoren een groeiend aandeel hebben in het aantal zelfstandige ondernemingen met ten hoogste 1 werknemer, een aandeel dat tussen 1999 en 2006 is gegroeid van 48% naar 58% voor deze drie sectoren. Het zijn ook precies de sectoren waar de meeste zelfstandigen zonder personeel worden aangetroffen (CBS, 2009).
AANTAL WERKNEMERS IN FLEXIBELE SCHIL 15
SEO ECONOMISCH ONDERZOEK
Figuur 3.3 Aandeel zelfstandige ondernemingen met hooguit 1 werknemer toegenomen (aantal zelfstandige ondernemingen per jaar naar bedrijfsgrootte)
Bron: CBS Microbestanden, bewerking SEO Economisch Onderzoek
Figuur 3.4 Merendeel van zelfstandige ondernemingen met ten hoogste 1 werknemer bevindt zich in de zakelijke dienstverlening, bouwnijverheid en overige dienstverlening
Bron: CBS Microbestanden, bewerking SEO Economisch Onderzoek
0
1
2
3
4
5
6
7
1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006
×100.000
0 werknemers
1 werknemer
2+ werknemers
0%
5%
10%
15%
20%
25%
30%
1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006
Zakelijke diensten Detailhandel Overige diensten Bouwnijverheid Landbouw
16 HOOFDSTUK 3
SEO ECONOMISCH ONDERZOEK
3.3 Verblijfsduur in flexibele schil Tot dusver is gesproken over vaste, tijdelijke en flexibele banen. Het hebben van die banen bepaalt of een werknemer deel uitmaakt van de flexibele schil van de arbeidsmarkt. Of en hoelang een persoon in die flexibele schil verblijft kan alleen worden vastgesteld door de arbeidsmarktsituatie van een persoon langere tijd te volgen. Dat vergt een analyse op persoonsniveau in plaats van op baanniveau. Voor elke persoon wordt in het Sociaal Statistisch Bestand een of meerdere banen gevonden gedurende de jaren 1999-2006. Deze banen kunnen al eerder dan 1999 zijn gestart. Sommige daarvan zijn tijdelijke of flexibele banen. Meerdere tijdelijke of flexibele banen kunnen elkaar opvolgen of worden onderbroken door vaste banen, door perioden van werkloosheid of door perioden van zelfstandig ondernemerschap. Per persoon kunnen dus meerdere perioden in de flexibele schil worden aangetroffen gedurende 1999-2006. Een afgebakende periode in de flexibele schil van de arbeidsmarkt – ofwel een flexperiode – wordt in dit onderzoek gedefinieerd als een periode waarin een persoon:
• start met een tijdelijke of flexibele baan • geen contract heeft voor onbepaalde duur of uitzicht daarop • eventueel meerdere tijdelijke of flexibele banen heeft • eventueel een WW- of bijstandsuitkering ontvangt, zolang die korter duurt dan een jaar
na beëindiging van de laatste tijdelijke of flexibele baan • eventueel geregistreerd staat als zelfstandige ondernemer met hooguit 1 werknemer (op
jaarbasis) • niet langer dan 3 maanden achtereen inactief is (d.w.z. zonder dienstverband, WW- of
bijstandsuitkering en niet actief als zelfstandig ondernemer met hooguit 1 werknemer) Voor de identificatie van een langdurig verblijf in de flexibele schil wordt per persoon de langste flexperiode uit de periode 1999-2006 geselecteerd.6 De verdeling van de verblijfsduur in de langste flexperiode per persoon wordt gepresenteerd in figuur 3.5. De meest voorkomende duur is 3 maanden. Driekwart van de langste flexperioden per persoon duurt hooguit een jaar, 92% hooguit twee jaar en 96% hooguit drie jaar. Uit de pieken in de verdeling is af te leiden dat relatief veel flexperioden precies na een jaar of na twee jaar worden beëindigd. Minder goed is te zien dat ook na precies drie jaar het aantal flexperioden met een langere duur relatief sterk afneemt. Hoewel geen eenduidige grens is te trekken voor een langdurig verblijf in de flexibele schil, liggen mogelijke empirische grenzen daarom bij één, twee of drie jaar. Om die reden wordt in tabel 3.2 een overzicht gegeven van het aantal langste flexperioden per persoon met een minimale duur van één, twee en drie jaar in de periode 1999-2006. In die periode worden ruim 9 miljoen verschillende werknemers op de arbeidsmarkt aangetroffen, waarvan 60% tussen 1999 en 2006 nooit een tijdelijke of flexibele baan uitoefent en 40% tenminste één keer. Van de werknemers die deel hebben uitgemaakt van de flexibele schil duurt voor 53% de langste periode korter dan een jaar en voor 47% langer dan een jaar. Voor 23% duurt de langste flexperiode langer dan twee jaar en voor 13% langer dan drie jaar.
6 Die periode kan eerder dan 1999 zijn begonnen wanneer de eerste tijdelijke of flexibele baan voor 1999 is
gestart, maar doorliep in 1999.
AANTAL WERKNEMERS IN FLEXIBELE SCHIL 17
SEO ECONOMISCH ONDERZOEK
Figuur 3.5 Driekwart van de werknemers in de flexibele schil verblijft daar hooguit een jaar
Bron: CBS Microbestanden, bewerking SEO Economisch Onderzoek
Welke argumenten kunnen nu worden gebruikt om de grens van langdurig verblijf in de flexibele schil bij één, twee of drie jaar te leggen? Een belangrijke overweging is dat de Flexwet voorschrijft dat een werkgever gedurende hooguit drie jaar een werknemer in tijdelijke dienst mag houden, met uitzondering van het eerste tijdelijke contract bij die werkgever (zie kader). Daarna dient de werknemer elders emplooi te vinden of dient een contract voor onbepaalde tijd te worden aangeboden door de werkgever. Personen die langer dan drie jaar in de flexibele schil van de arbeidsmarkt verblijven zijn die tijdelijke situatie dus voorbij. Daarmee kan met recht worden gesproken over een langdurig verblijf in de flexibele schil van de arbeidsmarkt.
Tabel 3.2 Verblijf in flexibele schil als aandeel van het aantal werknemers op de arbeidsmarkt
Aantal Aantal
Aandeel in
waarnemingen
Aandeel in
flexperioden
Totaal aantal waarnemingen 9.013.540 100%
Geen flexperiode 5.423.752 60%
Wel flexperiode 3.589.788 40%
Flexperiode korter dan 1 jaar 1.917.735 21% 53%
Flexperiode langer dan 1 jaar 1.672.053 19% 47%
Flexperiode langer dan 2 jaar 822.083 9% 23%
Flexperiode langer dan 3 jaar 480.097 5% 13%
Bron: CBS Microbestanden, bewerking SEO Economisch Onderzoek
0%
2%
4%
6%
8%
10%
12%
14%
16%
18%
0 3 6 9 12 15 18 21 24 27 30 33 36 39 42 45 48 51 54 57 60
Duur in maanden
18 HOOFDSTUK 3
SEO ECONOMISCH ONDERZOEK
Met een grens van drie jaar gaat het om 5% van alle werknemers tussen 1999 en 2006 (exclusief scholieren, studenten en WSW-tewerkgestelden, zie tabel 3.2). Daarmee is de groep een uitzondering op de reguliere arbeidsmarkt en tegelijkertijd groot genoeg om beleidsmatig rekening mee te houden. Maar hoeveel procent van de werknemers zit op enig moment langdurig in de flexibele schil van de arbeidsmarkt? Om die vraag te beantwoorden is gekeken naar het percentage van alle werknemers op 1 juli 2002 dat uiteindelijk langer dan 3 jaar in de flexibele schil van de arbeidsmarkt doorbrengt. Er is gekozen voor het jaar 2002, omdat een werknemer in dat jaar al tenminste 3 jaar kan zijn waargenomen en vervolgens nog minstens 3 jaar kan worden waargenomen. Dan blijkt dat ongeveer de helft van alle werknemers die op 1 juli 2002 wordt aangetroffen in een tijdelijke of flexibele baan uiteindelijk langer dan 3 jaar in de flexibele schil doorbrengt. Als dat percentage wordt vermenigvuldigd met het aandeel tijdelijke en flexibele banen op 1 juli 2002 (12%), dan volgt dat ongeveer 6% van alle werknemers die op 1 juli 2002 een baan heeft uiteindelijk langdurig in de flexibele schil van de arbeidsmarkt verblijft. Dat percentage ligt hoger dan de 5% van alle werknemers tussen 1999 en 2006, juist omdat het om een kleine groep gaat die langdurig in dezelfde situatie zit. Of anders gezegd: hoe langer de waarnemingsperiode die men beschouwd, hoe kleiner de teller (het aantal werknemers in de flexibele schil) ten opzichte van de noemer (het totaal aantal werknemers). Wanneer gaat een tijdelijk contract over in een vast contract? Een tijdelijk contract gaat automatisch over in een vast dienstverband in de volgende situaties:
• Na drie tijdelijke arbeidscontracten die telkens direct of binnen drie maanden na elkaar zijn afgesloten, is het vierde arbeidscontract automatisch een vast dienstverband
• Als tijdens het tweede of volgende contract de duur van 36 maanden wordt overschreden, verandert dit tijdelijke contract automatisch in een vast dienstverband. De periode tussen contracten mag maximaal drie maanden zijn.Let op: Als een eerste tijdelijk arbeidscontract van 36 maanden of langer onmiddellijk wordt gevolgd door een tijdelijk arbeidscontract van maximaal drie maanden, geldt de regeling van omzetting in een vast dienstverband niet. Overschrijdt het nieuwe contract die drie maanden wel, dan heeft de werknemer recht op een vast dienstverband.
In een cao kunnen afwijkende afspraken worden gemaakt. Zo kan in de cao staan dat een vast dienstverband pas ontstaat na bijvoorbeeld zes in plaats van drie tijdelijke arbeidscontracten. Of na 42 in plaats van 36 maanden. Voor werkgevers is het vanaf 9 juli 2010 tijdelijk mogelijk (tot 2012, met mogelijkheid tot verlenging tot uiterlijk 2014) om vaker en langer opeenvolgende arbeidsovereenkomsten voor bepaalde tijd aan te gaan met werknemers jonger dan 27 jaar. Deze wijziging is bedoeld om jongeren tijdens de huidige economische crisis langer aan het werk te houden.
Bron: Ministerie van Sociale Zaken en Werkgelegenheid via www.minszw.nl
AANTAL WERKNEMERS IN FLEXIBELE SCHIL 19
SEO ECONOMISCH ONDERZOEK
Door de grens voor langdurig verblijf in de flexibele schil op drie jaar te leggen, kunnen bij een waarnemingsperiode van 1999 tot en met 2006 alleen langdurige flexperioden worden geïdentificeerd indien deze vóór 2004 zijn gestart, zie figuur 3.6. Zo’n periode kan echter wel doorlopen tot 2006 en later. Desondanks dient daar rekening mee te worden gehouden bij de vergelijking van kenmerken in hoofdstuk 4 tussen werknemers die niet, kort en langdurig verblijven in de flexibele schil van de arbeidsmarkt.
Figuur 3.6 Perioden van langdurig verblijf in de flexibele schil kunnen in de onderzoekspopulatie pas worden geïdentificeerd indien ze eerder zijn gestart dan 2004
Bron: CBS Microbestanden, bewerking SEO Economisch Onderzoek
0
100.000
200.000
300.000
400.000
500.000
600.000
700.000
800.000
900.000
1.000.000
1999of eerder
2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006
Startjaar van langst waargenomen verblijf in de flexibele schil per persoon
Kort verblijf in flexibele schil Langdurig verblijf (langer dan 3 jaar)
LANGDURIG VERBLIJF IN DE FLEXIBELE SCHIL VAN DE ARBEIDSMARKT 21
SEO ECONOMISCH ONDERZOEK
4 Kenmerken werknemers flexibele schil
Werknemers in de flexibele schil van de arbeidsmarkt zijn vaker vrouw, jong, alleenstaand, allochtoon, lager opgeleid en woonachtig in minder goede wijken. Ze werken vaker onder hun opleidingsniveau, vaker in grote bedrijven en hebben fors minder looninkomsten. Opvallend is dat de meeste van deze kenmerken juist minder vaak voorkomen bij werknemers die langdurig verblijven in de flexibele schil van de arbeidsmarkt. In het vorige hoofdstuk is de onderzoekspopulatie verdeeld in drie groepen werknemers op basis van hun verblijfsduur in de flexibele schil van de arbeidsmarkt:
• Nooit: de werknemer verblijft gedurende de jaren 1999-2006 geen enkel moment in de flexibele schil van de arbeidsmarkt;
• Kort: de langste periode dat een werknemer gedurende de jaren 1999-2006 in de flexibele schil van de arbeidsmarkt verblijft duurt korter dan 3 jaar;
• Langdurig: de langste periode dat een werknemers gedurende de jaren 1999-2006 in de flexibele schil van de arbeidsmarkt verblijft duurt 3 jaar of langer.
In dit hoofdstuk worden persoonskenmerken, baankenmerken, kenmerken van de flexperiode en sociaal-economische omstandigheden vergeleken tussen deze drie groepen werknemers.
4.1 Persoonskenmerken Vrouwen zitten vaker in tijdelijke en flexibele banen dan mannen, maar verblijven korter in de flexibele schil dan mannen. Figuur 4.1 laat het aandeel vrouwen zien voor de drie onderscheiden groepen. De bovenste balk laat de man/vrouw verdeling zien voor de groep werknemers die tussen 1999 en 2006 nooit in een tijdelijke of flexibele baan wordt aangetroffen. De middelste balk geeft de man/vrouw verdeling van de groep werknemers die slechts voor korte tijd worden aangetroffen in de flexibele schil. De onderste balk betreft de man/vrouw verhouding voor de groep werknemers die langdurig in de flexibele schil van de arbeidsmarkt verblijft. Uit een vergelijking van de onderste twee balken met de bovenste balk blijkt dat een groter percentage van de werknemers in de flexibele schil vrouw is (44 tot 48%) dan bij werknemers die nooit in de flexibele schil zitten (41%). Tegelijkertijd geldt dat het percentage vrouwen kleiner is in de groep die langdurig in de flexibele schil zit (44%) dan in de groep die daar slechts kort in verblijft (48%). Dat betekent dat mannen minder snel de flexibele schil instromen dan vrouwen, maar tevens dat mannen die wel in de flexibele schil stromen daar langer verblijven dan vrouwen. Eenzelfde patroon doet zich voor bij jongeren versus ouderen. Figuur 4.2 laat zien dat het vooral jongeren zijn die in de flexibele schil terechtkomen, maar dat het aandeel jongeren onder de werknemers die langdurig in de flexibele schil verblijven (33%) een stuk lager ligt dan het aandeel jongeren onder de werknemers die slechts kort in de flexibele schil verblijven (44%). De leeftijd van de werknemers in figuur 4.2 is daarbij vastgesteld aan het begin van de flexperiode of aan het begin van de eerste vaste baan die voor die werknemer tussen 1999 en 2006 wordt aangetroffen. Van de werknemers die langer dan drie jaar in de flexibele schil verblijven was 33% jonger dan 25 jaar, 73% jonger dan 40 jaar en 96% jonger dan 55 jaar toen zij de flexibele schil instroomden.
22 HOOFDSTUK 4
SEO ECONOMISCH ONDERZOEK
Figuur 4.1 Vrouwen vaker dan mannen in de flexibele schil, maar ze verblijven er korter
Bron: CBS Microbestanden, bewerking SEO Economisch Onderzoek
Figuur 4.2 Jongeren vaker dan ouderen in de flexibele schil, maar ze verblijven er korter
Bron: CBS Microbestanden, bewerking SEO Economisch Onderzoek
59%
52%
56%
41%
48%
44%
0% 10% 20% 30% 40% 50% 60% 70% 80% 90% 100%
Nooit
Kort
Langdurig
Man Vrouw
12%
44%
33%
41%
35%
40%
38%
17%
23%
9%
4%
4%
0% 10% 20% 30% 40% 50% 60% 70% 80% 90% 100%
Nooit
Kort
Langdurig
Tot 25 jaar 25 tot 40 jaar 40 tot 55 jaar Vanaf 55 jaar
KENMERKEN WERKNEMERS FLEXIBELE SCHIL 23
SEO ECONOMISCH ONDERZOEK
Met betrekking tot de burgerlijke staat blijkt dat het grootste deel van de werknemers in de flexibele schil alleenstaand is (55 tot 65%). Het grootste deel van de werknemers in de kern van de arbeidsmarkt is juist gehuwd of woont samen (56%). Figuur 4.3 laat een duidelijke tweedeling zien tussen beide segmenten van de arbeidsmarkt. Die tweedeling hangt ook samen met de leeftijdsverdeling tussen beide segmenten. In de flexibele schil zitten veel jongeren die eerder ongehuwd zijn, terwijl de gemiddeld veel oudere werknemers in de kern van de arbeidsmarkt eerder getrouwd of samenwonend zijn. Het is in ieder geval niet zo dat alleenstaanden vaker langdurig verblijven in de flexibele schil van de arbeidsmarkt. Het aandeel alleenstaanden is groter onder de werknemers dat slechts kort in de flexibele schil verblijft (65 tegen 55%). Hier geldt een soortgelijk patroon als bij geslacht en leeftijd. In hoofdstuk 5 wordt de samenhang tussen een (langdurig) verblijf in de flexibele schil met kenmerken als geslacht, leeftijd en burgerlijke staat ontrafeld.
Figuur 4.3 Vooral alleenstaanden in de flexibele schil, maar minder vaak langdurig
Bron: CBS Microbestanden, bewerking SEO Economisch Onderzoek
Waar het patroon van ‘vaker in de flexibele schil, maar minder vaak langdurig’ niet opgaat, is bij niet-westerse allochtonen. Figuur 4.4 laat zien dat maar liefst 16% van de werknemers in de flexibele schil bestaat uit niet-westerse allochtonen, tegen 5% van de werknemers in de kern van de arbeidsmarkt. Daarbij is het aandeel niet-westerse allochtonen dat langdurig in de flexibele schil verblijft gelijk aan het aandeel dat korter dan drie jaar in de flexibele schil verblijft. Het aandeel niet-westerse allochtonen dat langdurig in tijdelijke en flexibele banen verblijft is daarmee relatief groot. Tegelijkertijd is het aandeel niet-westerse allochtonen dat vanuit een kort verblijf doorstroomt naar een langdurig verblijf niet groter dan bij autochtonen.
37%
65%
55%
56%
28%
38%
7%
7%
7%
0% 10% 20% 30% 40% 50% 60% 70% 80% 90% 100%
Nooit
Kort
Langdurig
Alleenstaand Gehuwd of samenwonend Onthuwd
24 HOOFDSTUK 4
SEO ECONOMISCH ONDERZOEK
Onder westerse allochtonen is het aandeel in de flexibele schil met 11% tegen 8% ook iets groter dan in de kern van de arbeidsmarkt, maar ligt het percentage in de groep ‘langdurig’ met 10% weer net iets lager.
Figuur 4.4 Allochtonen eerder dan autochtonen in flexibele schil
Bron: CBS Microbestanden, bewerking SEO Economisch Onderzoek
De laatste persoonskenmerken die kunnen worden vergeleken tussen de drie groepen werknemers is het opleidingsniveau en de opleidingsrichting. In de flexibele schil is het aandeel elementair en lager opgeleiden met 35% een stuk groter dan in de kern van de arbeidsmarkt (26%), terwijl de hoger en wetenschappelijk opgeleiden met 29% beter zijn vertegenwoordigd in de kern van de arbeidsmarkt dan in de flexibele schil (23%). Toch zijn de verschillen in Figuur 4.5 naar opleidingsniveau relatief beperkt en is de flexibele schil zeker niet voorbehouden aan werknemers met een relatief lage opleiding. Veel grotere verschillen worden aangetroffen naar opleidingsrichting. Figuur 4.6 geeft het verschil in het aandeel werknemers naar opleidingsrichting in vergelijking met de verdeling over opleidingsrichtingen van werknemers in de kern van de arbeidsmarkt. Het aandeel werknemers met een algemene opleidingsrichting is in de groep die kort in de flexibele schil verblijft maar liefst 63% groter dan in de groep die nooit in de flexibele schil verblijft. Het aandeel werknemers dat langdurig in de flexibele schil verblijft en dat kunstonderwijs heeft genoten is bijna twee maal zo groot als het aandeel werknemers in de kern van de arbeidsmarkt dat kunstonderwijs heeft genoten. Ook werknemers met een opleidingsrichting humaniora7 of sociaal-cultureel zijn eerder in de flexibele schil te vinden dan in de kern van de arbeidsmarkt. 7 De opleidingsrichting ‘humaniora’ bevat alle talen en taalwetenschappen, geschiedenis en archeologie,
theologie en wijsbegeerte.
86%
73%
74%
8%
11%
10%
5%
16%
16%
0% 10% 20% 30% 40% 50% 60% 70% 80% 90% 100%
Nooit
Kort
Langdurig
Autochtonen Westerse allochtonen Niet‐westerse allochtonen
KENMERKEN WERKNEMERS FLEXIBELE SCHIL 25
SEO ECONOMISCH ONDERZOEK
Figuur 4.5 Elementair en lager opgeleiden eerder in de flexibele schil dan hoger opgeleiden
Bron: CBS Microbestanden, bewerking SEO Economisch Onderzoek
Figuur 4.6 Met algemene onderwijsrichting of kunstonderwijs eerder in de flexibele schil
Bron: CBS Microbestanden, bewerking SEO Economisch Onderzoek
6%
10%
9%
20%
25%
25%
44%
42%
45%
19%
15%
14%
10%
8%
7%
0% 10% 20% 30% 40% 50% 60% 70% 80% 90% 100%
Nooit
Kort
Langdurig
Elementair Lager Middelbaar Hoger Wetenschappelijk
‐60% ‐40% ‐20% 0% 20% 40% 60% 80% 100%
Algemene onderwijsrichting
Kunstonderwijs
Humaniora / theologie
Sociaal / sociaal‐cultureel
Economisch / administratief
Agrarisch onderwijs
Transport / communicatie
(Para)medisch
Onderwijskundig
Wis‐ / natuurkunde / techniek
Juridisch / bestuurlijk
Openbare orde en veiligheid
aandeel t.o.v. nooit in flexibele schil
Kort
Langdurig
26 HOOFDSTUK 4
SEO ECONOMISCH ONDERZOEK
4.2 Baankenmerken Maar liefst 67% van de werknemers die langdurig in de flexibele schil verblijven heeft een baan zonder vaste arbeidsduur. Bij de groep werknemers die kort in de flexibele schil verblijft is dat 53%. Figuur 4.7 laat ook zien dat de verhouding tussen voltijd- en deeltijdbanen voor de groep werknemers die langdurig in de flexibele schil zitten ongeveer gelijk is aan die van de groep werknemer die nooit in de flexibele schil zit (3 staat tot 2). Werknemers die kort in de flexibele schil zitten hebben vaker een baan in deeltijd.
Figuur 4.7 Grootste deel flexibele schil betreft dienstverbanden zonder vaste arbeidsduur
Bron: CBS Microbestanden, bewerking SEO Economisch Onderzoek
De flexibele schil van de arbeidsmarkt bevat relatief veel banen op een elementair of lager beroepsniveau. Figuur 4.8 laat zien dat dit bijna de helft van alle banen betreft in de flexibele schil, tegen minder dan 30% in de kern van de arbeidsmarkt. Het beroepsniveau van banen verschilt daarmee sterker tussen de drie groepen van werknemers dan het opleidingsniveau (zie paragraaf 4.1). Als gevolg daarvan werken meer werknemers in de flexibele schil op een beroepsniveau onder hun opleidingsniveau, zie figuur 4.9. Van de werknemers die kort in de flexibele schil zitten werkt een op de drie onder zijn of haar opleidingsniveau, bij een langdurig verblijf in de flexibele schil is dat een kwart van de werknemers.
63%
25%
20%
37%
22%
13%
53%
67%
0% 10% 20% 30% 40% 50% 60% 70% 80% 90% 100%
Nooit
Kort
Langdurig
Voltijd Deeltijd Geen vaste arbeidsduur
KENMERKEN WERKNEMERS FLEXIBELE SCHIL 27
SEO ECONOMISCH ONDERZOEK
Figuur 4.8 Flexibele schil bevat relatief veel elementaire en lagere beroepen
Bron: CBS Microbestanden, bewerking SEO Economisch Onderzoek
Figuur 4.9 Werknemers in flexibele schil werken vaker onder hun niveau
Bron: CBS Microbestanden, bewerking SEO Economisch Onderzoek
6%
14%
13%
21%
33%
31%
41%
30%
36%
23%
15%
14%
9%
7%
6%
0% 10% 20% 30% 40% 50% 60% 70% 80% 90% 100%
Nooit
Kort
Langdurig
Elementair Lager Middelbaar Hoger Wetenschappelijk
18%
33%
24%
66%
57%
64%
16%
9%
11%
0% 10% 20% 30% 40% 50% 60% 70% 80% 90% 100%
Nooit
Kort
Langdurig
Beroepsniveau onder opleidingsniveau Beroep op niveau Beroep boven niveau
28 HOOFDSTUK 4
SEO ECONOMISCH ONDERZOEK
Figuur 4.10 laat zien dat uitzendbanen tot de flexibele schil van de arbeidsmarkt behoren, maar daarin slechts een minderheid van alle banen vormen. Ook kan uit de figuur worden geconcludeerd dat uitzendwerk niet uitsluitend kan worden geassocieerd met een kort verblijf in de flexibele schil. Het percentage uitzendkrachten onder werknemers die langdurig in de flexibele schil verblijven is maar iets lager dan onder werknemers die korter dan 3 jaar in de flexibele schil van de arbeidsmarkt verblijven.
Figuur 4.10 Uitzendkrachten vormen een minderheid van de flexibele schil
Bron: CBS Microbestanden, bewerking SEO Economisch Onderzoek
Van de niet-uitzendkrachten werken vooral veel werknemers in de horeca in de flexibele schil. Dat doen ze bovendien relatief vaak langdurig. Figuur 4.11 laat zien dat tijdelijke en flexibele banen naast de horeca ook veel voorkomen in de landbouw en visserij en de niet-financiële dienstverlening. Werknemers in het openbaar bestuur, de industrie en de bouwnijverheid en financiële instellingen die niet via een uitzendbureau werkzaam zijn hebben zelden een tijdelijke of flexibele baan. Figuur 4.12 voegt daar nog aan toe dat het vooral grote bedrijven met meer dan 500 werknemers zijn die gebruik maken van tijdelijke en flexibele arbeidskrachten. Bijna de helft van de werknemers in de flexibele schil werkt bij die grote bedrijven, tegen 35% van de werknemers in de kern van de arbeidsmarkt. De verdeling over de overige bedrijven met minder dan 500 werknemers is ongeveer gelijk over de drie groepen werknemers.
100%
61%
67%
39%
33%
0% 10% 20% 30% 40% 50% 60% 70% 80% 90% 100%
Nooit
Kort
Langdurig
Werknemers met direct dienstverband Uitzendkrachten
KENMERKEN WERKNEMERS FLEXIBELE SCHIL 29
SEO ECONOMISCH ONDERZOEK
Figuur 4.11 Vooral de horeca maakt (naast uitzendkrachten) gebruik van de flexibele schil
Bron: CBS Microbestanden, bewerking SEO Economisch Onderzoek
Figuur 4.12 Grote bedrijven (500+ werknemers) maken vaker gebruik van de flexibele schil
Bron: CBS Microbestanden, bewerking SEO Economisch Onderzoek
‐100% ‐50% 0% 50% 100% 150%
Horeca
Landbouw en visserij
Overige dienstverlening
Zakelijke dienstverlening
Onderwijs
Reparatie en handel
Gezondheids‐& welzijnszorg
Vervoer, opslag & communicatie
Financiële instellingen
Bouwnijverheid
Delfstoffen, industrie en energie
Openbaar bestuur & diensten
aandeel t.o.v. nooit in flexibele schil
Kort
Langdurig
28%
22%
21%
18%
14%
15%
19%
16%
17%
35%
48%
47%
0% 10% 20% 30% 40% 50% 60% 70% 80% 90% 100%
Nooit
Kort
Langdurig
Tot 20 werknemers 20 tot 100 100 tot 500 Vanaf 500 werknemers
30 HOOFDSTUK 4
SEO ECONOMISCH ONDERZOEK
4.3 Kenmerken van periode in flexibele schil Een afgebakende periode in de flexibele schil van de arbeidsmarkt is in paragraaf 3.3 gedefinieerd als een periode waarin een persoon:
• start met een tijdelijke of flexibele baan • geen contract heeft voor onbepaalde duur of uitzicht daarop • eventueel meerdere tijdelijke of flexibele banen heeft • eventueel een WW- of bijstandsuitkering ontvangt, zolang die korter duurt dan een jaar
na beëindiging van de laatste tijdelijke of flexibele baan • eventueel geregistreerd staat als zelfstandige ondernemer met hooguit 1 werknemer (op
jaarbasis) • niet langer dan 3 maanden achtereen inactief is (d.w.z. zonder dienstverband, WW- of
bijstandsuitkering en niet actief als zelfstandig ondernemer met hooguit 1 werknemer) De periode in de flexibele schil kan dus uit meerdere tijdelijke en flexibele banen bestaan, uit perioden van werkloosheid met ontvangst van een WW- of bijstandsuitkering, uit perioden waarin men niet actief is op de arbeidsmarkt en uit perioden waarin men als zelfstandig ondernemer werkzaam is. In deze paragraaf wordt gekeken hoe vaak die verschillende toestanden voorkomen in de langste flexperiode die tussen 1999 en 2006 bij werknemers wordt aangetroffen. Figuur 4.13 laat het aantal verschillende tijdelijke banen gedurende de langste flexperiode zien, figuur 4.14 het aantal verschillende flexibele banen gedurende die periode. Uit beide figuren wordt duidelijk dat langdurige perioden in de flexibele schil vaker flexibele banen betreffen dan tijdelijke banen. Ook meerdere flexibele banen binnen dezelfde (langdurige) flexperiode komt vaker voor dan meerdere tijdelijke banen. Desondanks bestaat verreweg het grootste deel van de flexperioden uit slechts een enkele tijdelijke of flexibele baan, ook bij een langdurig verblijf in de flexibele schil. Wel betreft een korte flexperiode vaker een tijdelijke baan. Tijdelijke banen zijn dus tijdelijker dan flexibele banen. Als werknemers gedurende een flexperiode meerdere flexibele banen hebben, is de kans ook groot dat ze tussentijds werkloos zijn, zich tijdelijk terugtrekken van de arbeidsmarkt of inkomen vergaren uit zelfstandig ondernemerschap. Perioden van werkloosheid kunnen worden geïdentificeerd door ontvangen werkloosheidsuitkeringen (WW) of bijstandsuitkeringen. Figuur 4.15 bevestigt dat werknemers die langdurig in de flexibele schil van de arbeidsmarkt zitten niet alleen vaker meerdere flexibele banen hebben, maar ook vaker meerdere perioden van werkloosheid, met daarin ontvangst van een WW-uitkering. Kennelijk bouwen werknemers die langdurig in de flexibele schil van de arbeidsmarkt verblijven voldoende WW-rechten op om perioden van werkloosheid te overbruggen met een WW-uitkering. Het beeld van afwisselende perioden van werk en werkloosheid wordt nauwelijks gevonden bij korte perioden in de flexibele schil. Overigens laat figuur 4.16 zien dat de afwisseling van werk en werkloosheid nauwelijks leidt tot afhankelijkheid van een bijstandsuitkering. Dat kan onder andere te maken hebben met de (partner)inkomens- en vermogenstoets die geldt in de bijstandsregeling. Ook telt mee dat een verblijf in de flexibele schil in dit onderzoek is afgebakend tot een maximale werkloosheidsduur van een jaar.
KENMERKEN WERKNEMERS FLEXIBELE SCHIL 31
SEO ECONOMISCH ONDERZOEK
Figuur 4.13 Bij een kort verblijf in de flexibele schil gaat het relatief vaak om tijdelijke banen
Bron: CBS Microbestanden, bewerking SEO Economisch Onderzoek
Figuur 4.14 Bij een langdurig verblijf in de flexibele schil gaat het relatief vaak om flexibele banen
Bron: CBS Microbestanden, bewerking SEO Economisch Onderzoek
0%
10%
20%
30%
40%
50%
60%
0 1 2 3+
Aantal tijdelijke banen gedurende het verblijf in de flexibele schil
Kort Langdurig
0%
10%
20%
30%
40%
50%
60%
0 1 2 3+
Aantal flexibele banen gedurende het verblijf in de flexibele schil
Kort Langdurig
32 HOOFDSTUK 4
SEO ECONOMISCH ONDERZOEK
Figuur 4.15 Bij een langdurig verblijf in de flexibele schil zijn er iets vaker WW-perioden
Bron: CBS Microbestanden, bewerking SEO Economisch Onderzoek
Figuur 4.16 Bij een (langdurig) verblijf in de flexibele schil zijn er nauwelijks bijstandsperioden
Bron: CBS Microbestanden, bewerking SEO Economisch Onderzoek
0%
10%
20%
30%
40%
50%
60%
70%
80%
90%
100%
0 1 2 3+
Aantal WW‐perioden gedurende het verblijf in de flexibele schil
Kort Langdurig
0%
10%
20%
30%
40%
50%
60%
70%
80%
90%
100%
0 1 2 3+
Aantal bijstandsperioden gedurende het verblijf in de flexibele schil
Kort Langdurig
KENMERKEN WERKNEMERS FLEXIBELE SCHIL 33
SEO ECONOMISCH ONDERZOEK
Als werknemers die langdurig in de flexibele schil verblijven geen recht hebben op een WW-uitkering, dan trekken ze zich nog eerder terug van de arbeidsmarkt dan een beroep te doen op de bijstand. Vergelijk daarvoor figuur 4.16 met figuur 4.17. Figuur 4.17 impliceert dat perioden tussen tijdelijke en flexibele banen over het algemeen worden overbrugd zonder een beroep op een WW- of bijstandsuitkering. Daarvoor zijn die tussenliggende perioden vaak te kort (binnen dit onderzoek per definitie korter dan 3 maanden binnen een flexperiode) of mogelijk een bewuste keuze van werknemers voor perioden met en zonder werk. In dat geval gaat het de werknemer ook daadwerkelijk om een flexibele periode op de arbeidsmarkt.
Figuur 4.17 Bij een langdurig verblijf in de flexibele schil zijn er relatief veel perioden van ‘inactiviteit’ (zonder werk en zonder WW- of bijstandsuitkering)
Bron: CBS Microbestanden, bewerking SEO Economisch Onderzoek
Ten slotte laat figuur 4.18 zien dat maar liefst 7% van de werknemers die langdurig in de flexibele schil van de arbeidsmarkt verblijft in die periode ook zelfstandig ondernemer is met ten hoogste 1 werknemer. Onder werknemers die slechts kort in de flexibele schil verblijven is dat slechts 1%. Personen die het zelfstandig ondernemerschap combineren met het werken in dienstverband, maken dus relatief vaak langdurig gebruik van (meerdere) tijdelijke en flexibele arbeidscontracten.
0%
10%
20%
30%
40%
50%
60%
70%
80%
90%
100%
0 1 2 3+
Aantal perioden van 'inactiviteit' gedurende het verblijf in de flexibele schil
Kort Langdurig
34 HOOFDSTUK 4
SEO ECONOMISCH ONDERZOEK
Figuur 4.18 Werknemers die langdurig in de flexibele schil verblijven zijn ook relatief vaak zelfstandig ondernemer (zonder personeel)
Bron: CBS Microbestanden, bewerking SEO Economisch Onderzoek
4.4 Sociaal-economische omstandigheden Vaak wordt aangenomen dat werknemers die langdurig in de flexibele schil van de arbeidsmarkt zitten zich ook in een zwakkere sociaal-economische situatie bevinden. Een indicator daarvoor is het inkomen dat mensen verdienen. Figuur 4.19 laat het verschil in de inkomensverdeling zien tussen de drie groepen werknemers naar verblijfsduur in de flexibele schil van de arbeidsmarkt. Het betreft het bruto inkomen gedurende het eerste jaar waarin werknemers in hun langste flexperiode tussen 1999 en 2006 worden aangetroffen of, wanneer ze niet in de flexibele schil worden aangetroffen, gedurende het eerste jaar waarin werknemers een vaste baan hebben tussen 1999 en 2006. Dat inkomen bestaat uit het arbeidsloon plus een eventuele WW- of bijstandsuitkering. Indien het loon voor een kortere periode dan een jaar wordt waargenomen, is het bedrag evenredig opgehoogd tot een jaar. Het gaat dus om het inkomen dat werknemers daadwerkelijk in een jaar (zouden) hebben verdiend, waarbij niet is gecorrigeerd voor persoonskenmerken of de deeltijdfactor. Een kwart van alle werknemers die niet in de flexibele schil wordt aangetroffen ontvangt inkomsten minder dan €15.000 bruto per jaar, driekwart minder dan €37.000 en 95% van de werknemers in vaste dienst verdient minder dan €72.000 bruto per jaar. Voor werknemers in de flexibele schil liggen die bedragen op respectievelijk €7.000, €22.000 en €39.000 bruto per jaar. Die lagere inkomens worden gedeeltelijk verklaard door het lagere aandeel fulltimers, het grotere aandeel elementaire en lagere beroepen, en door perioden van inactiviteit of
99%
93%
1%
7%
88% 90% 92% 94% 96% 98% 100%
Kort
Langdurig
Alleen werknemer Ook zelfstandig ondernemer
KENMERKEN WERKNEMERS FLEXIBELE SCHIL 35
SEO ECONOMISCH ONDERZOEK
uitkeringsafhankelijkheid in de flexibele schil. Dat neemt niet weg dat het daadwerkelijk verdiende bruto jaarinkomen in de flexibele schil gemiddeld genomen een stuk lager ligt dan in de kern van de arbeidsmarkt. Dat daadwerkelijke jaarinkomen is een goede indicatie voor de sociaal-economische status, uiteraard samen met de informatie of het hier om een hoofdinkomen of een tweede inkomen in het huishouden gaat.
Figuur 4.19 Bruto jaarinkomen ligt aanzienlijk lager in de flexibele schil dan in de kern van de arbeidsmarkt (inkomensverdeling gedurende het eerste waargenomen jaar)
Bron: CBS Microbestanden, bewerking SEO Economisch Onderzoek
Figuur 4.20 laat vervolgens zien dat maar liefst 42% van de werknemers die kort in de flexibele schil van de arbeidsmarkt verblijven een bruto jaarinkomen heeft dat lager ligt dan het fulltime minimumloon.8 Voor werknemers die langdurig in de flexibele schil verblijven ligt dat percentage iets lager op 34%, nog altijd het dubbele van het aandeel lage jaarinkomens onder werknemers met een vast dienstverband. Naast het inkomen kunnen ook kenmerken van de woonomgeving van werknemers worden gebruikt als indicator voor de sociaal-economische situatie. Figuur 4.21 laat bijvoorbeeld het aandeel werknemers in de drie groepen zien dat woonachtig is in een van de 40 aandachtswijken in Nederland (zie bijlage A voor een toelichting). Werknemers in de flexibele schil wonen bijna twee maal zo vaak in een aandachtswijk dan werknemers met een vast dienstverband. Ook zijn er minder koopwoningen in de wijk waar werknemers in de flexibele schil wonen (zie figuur 4.22)
8 Het fulltime minimumloon dat hier wordt gehanteerd bedraagt €13.976. Dit was het minimumloon dat
gold tussen 1 juli 1999 en 1 juli 2000, inclusief vakantiegeld. Daarna is het minimumloon gestegen tot €16.648 in 2006. Omdat de meeste jaarinkomens die ten grondslag liggen aan figuur 4.19 uit het begin van de periode 1999-2006 stammen, worden die vergeleken met het minimumloon uit 1999.
€ 0
€ 10.000
€ 20.000
€ 30.000
€ 40.000
€ 50.000
€ 60.000
€ 70.000
€ 80.000
Nooit Kort Langdurig
95%
5%
75%
25%
36 HOOFDSTUK 4
SEO ECONOMISCH ONDERZOEK
en zijn de koopwoningen die er zijn goedkoper (zie figuur 4.23). De verschillen zijn echter beperkt en bedragen maximaal acht procent.
Figuur 4.20 Groter deel van werknemers in flexibele schil zit onder het fulltime minimumloon
Bron: CBS Microbestanden, bewerking SEO Economisch Onderzoek
Dat werknemers die langdurig in de flexibele schil zitten in (iets) goedkopere wijken wonen dan werknemers die kort in de flexibele schil zitten, kan duiden op een verslechtering van de sociaal-economische situatie naarmate men langer in de flexibele schil van de arbeidsmarkt zit. Bijvoorbeeld omdat het financieel niet mogelijk is om te verhuizen naar een andere woonomgeving. Die verslechtering bleek niet uit de vergelijking van het inkomen in figuur 4.20, maar dat kan mogelijk worden veroorzaakt door een leeftijdseffect: werknemers die langdurig in de flexibele schil zitten zijn over het algemeen ouder en verdienen daardoor ook hogere inkomens. Bovendien werken ze in hogere beroepen dan werknemers die slechts kort in de flexibele schil zitten en minder vaak onder hun niveau. Ten slotte laat figuur 4.24 zien dat werknemers in de flexibele schil vaker woonachtig zijn in wijken met meer niet-westerse allochtonen. Omdat niet-westerse allochtonen ook vaker deel uitmaken van de flexibele schil, is dat geen vreemd resultaat. Het zegt in ieder geval niet noodzakelijk iets over de sociaal-economische situatie van werknemers die kort of langdurig in de flexibele schil van de arbeidsmarkt verblijven.9
9 Afronding van getallen zorgt er in de onderste balk van figuur 4.24 voor dat de getoonde percentages niet
optellen tot precies 100%.
17%
42%
34%
83%
58%
66%
0% 10% 20% 30% 40% 50% 60% 70% 80% 90% 100%
Nooit
Kort
Langdurig
Onder het fulltime minimumloon Boven het fulltime minimumloon
KENMERKEN WERKNEMERS FLEXIBELE SCHIL 37
SEO ECONOMISCH ONDERZOEK
Figuur 4.21 Meer werknemers in de flexibele schil woonachtig in een aandachtswijk
Bron: CBS Microbestanden, bewerking SEO Economisch Onderzoek
Figuur 4.22 Werknemers in de flexibele schil woonachtig in wijken met meer huurwoningen
Bron: CBS Microbestanden, bewerking SEO Economisch Onderzoek
98%
96%
97%
2%
4%
3%
90% 91% 92% 93% 94% 95% 96% 97% 98% 99% 100%
Nooit
Kort
Langdurig
Woonachtig in niet‐aandachtswijk Woonachtig in aandachtswijk
45%
49%
49%
55%
51%
51%
0% 10% 20% 30% 40% 50% 60% 70% 80% 90% 100%
Nooit
Kort
Langdurig
Huurwoningen in wijk Koopwoningen in wijk
38 HOOFDSTUK 4
SEO ECONOMISCH ONDERZOEK
Figuur 4.23 Werknemers in de flexibele schil woonachtig in wijken met goedkopere koopwoningen (gemiddelde WOZ-waarde in 2009)
Bron: CBS Microbestanden, bewerking SEO Economisch Onderzoek
Figuur 4.24 Werknemers in de flexibele schil woonachtig in wijken met meer allochtonen
Bron: CBS Microbestanden, bewerking SEO Economisch Onderzoek
€ 102.603 € 95.814 € 94.461
€ 0
€ 20.000
€ 40.000
€ 60.000
€ 80.000
€ 100.000
€ 120.000
Nooit Kort Langdurig
82%
78%
78%
9%
9%
9%
9%
13%
12%
50% 55% 60% 65% 70% 75% 80% 85% 90% 95% 100%
Nooit
Kort
Langdurig
Autochtonen in wijk Westerse allochtonen Niet‐westerse allochtonen
LANGDURIG VERBLIJF IN DE FLEXIBELE SCHIL VAN DE ARBEIDSMARKT 39
SEO ECONOMISCH ONDERZOEK
5 Bepalende factoren voor verblijfsduur in flexibele schil
De kans op een verblijf van drie jaar of langer in de flexibele schil van de arbeidsmarkt ligt gemiddeld op 15% bij instroom in een tijdelijke of flexibele baan. Die kans is groter voor mannen, ouderen, gehuwden, niet-westerse allochtonen, werknemers met een relatief hoog inkomen, werkzaam in kleinere bedrijven en in economisch minder gunstige tijden.
5.1 Modellering Op de vraag welke factoren de verblijfsduur in de flexibele schil van de arbeidmarkt bepalen, geeft hoofdstuk 4 geen antwoord. Het laat slechts zien wat voor werknemers vaker of minder vaak langdurig in de flexibele schil werkzaam zijn. Onduidelijk blijft of bijvoorbeeld allochtonen vaker en langer in de flexibele schil van de arbeidsmarkt werkzaam zijn omdat ze allochtoon zijn, of omdat ze gemiddeld jonger of lager opgeleid zijn. Om de bijdrage van elk van de factoren aan de kans op een langdurig verblijf in de flexibele schil vast te kunnen stellen, is het nodig om die verblijfsduur te relateren aan meerdere persoons- en baankenmerken tegelijk. Bovendien moet rekening worden gehouden met economische omstandigheden waaronder tijdelijke en flexibele banen worden aanvaard. In dit hoofdstuk wordt de relatie tussen de verblijfsduur in de flexibele schil en mogelijk bepalende factoren geanalyseerd door middel van een duurmodel. Daarbij wordt uitgegaan van de totale verblijfsduur ongeacht de reden voor beëindiging, zoals werkhervatting, het bereiken van de maximale uitkeringsduur en terugtrekking van de arbeidsmarkt.10 Door gebruik te maken van een duurmodel, kan rekening worden gehouden met de invloed van de verblijfsduur zelf op de kans op beëindiging ervan. Zo zal de kans om na 3 maanden in een tijdelijke of flexibele baan nog langer in een tijdelijke of flexibele baan te werken anders zijn dan na 3 jaar. Figuur 5.1 illustreert deze zogenaamde duurafhankelijkheid door middel van de conditionele kans op uitstroom uit de flexibele schil per maand. Deze kansen zijn gebaseerd op het geschatte duurmodel, waarvan details worden gegeven in bijlage D. In het eerste jaar ligt de kans op uitstroom uit de flexibele schil nog op 7 tot 8% per maand, na anderhalf jaar is dat nog maar 5 tot 6%, waarna de kans verder daalt tot 2% per maand vanaf 3 jaar. Deze kans is conditioneel op de verstreken verblijfsduur in de flexibele schil. Op basis van deze conditionele kans kan ook worden uitgerekend wat de kans is om gedurende de eerste zes jaar nog in de flexibele schil van de arbeidsmarkt te zitten. Die kans wordt getoond in figuur 5.2. De relatief grote kans op beëindiging van de flexperiode in de eerste anderhalf jaar vertaalt zich in een grote daling van de kans om nog in de flexibele schil te zitten. Daarna daalt die kans steeds langzamer, zodat na 5 jaar nog ongeveer 10% van de oorspronkelijke instroom in de flexibele schil daar nog in verblijft. De kans om dan alsnog uit de flexibele schil te stromen ligt dan op slechts 2% per maand.
10 Toepassing van een zogenaamd competing risks duurmodel om rekening te houden met de verschillende
redenen voor beëindiging van het verblijf in de flexibele schil valt buiten de scope van dit onderzoek.
40 HOOFDSTUK 5
SEO ECONOMISCH ONDERZOEK
Figuur 5.1 Kans om de flexibele schil te verlaten daalt naarmate die verblijfsduur langer wordt (kans per maand, conditioneel op de verstreken verblijfsduur)
Bron: CBS Microbestanden, bewerking SEO Economisch Onderzoek
Figuur 5.2 Kans op verblijf in de flexibele schil daalt sterk in de eerste maanden na instroom, maar daalt nauwelijks meer op langere termijn
Bron: CBS Microbestanden, bewerking SEO Economisch Onderzoek
0%
1%
2%
3%
4%
5%
6%
7%
8%
9%
10%
0 3 6 9 12 15 18 21 24 27 30 33 36 39 42 45 48 51 54 57 60
Verblijfsduur in flexibele schil in maanden
0%
10%
20%
30%
40%
50%
60%
70%
80%
90%
100%
0 3 6 9 12 15 18 21 24 27 30 33 36 39 42 45 48 51 54 57 60
Verblijfsduur in flexibele schil in maanden
BEPALENDE FACTOREN VOOR VERBLIJFSDUUR IN FLEXIBELE SCHIL 41
SEO ECONOMISCH ONDERZOEK
5.2 Persoonskenmerken Op basis van het geschatte duurmodel, met conditionele kansen op uitstroom per maand, kan de verwachte verblijfsduur in de flexibele schil bij instroom worden berekend. Deze kan verder worden verbijzonderd naar kenmerken van werknemers, hun baan en de economische omstandigheden waaronder die instroom in de flexibele schil plaatsvindt. Bijlage D geeft details over de manier waarop die verwachte duren zijn berekend. Figuur 5.3 geeft de gemiddelde verwachte verblijfsduur naar geslacht, burgerlijke staat en etniciteit bij gelijke overige kenmerken en omstandigheden (ceteris paribus). Mannen verblijven gemiddeld langer in de flexibele schil dan vrouwen (2,2 tegen 1,7 jaar). Ook gehuwden verblijven gemiddeld iets langer in de flexibele schil dan alleenstaanden (2,0 tegen 1,9 jaar) en niet-westerse allochtonen langer dan autochtonen (2,1 tegen 1,9 jaar).
Figuur 5.3 Verwachte verblijfsduur in flexibele schil relatief lang voor mannen, gehuwden en niet-westerse allochtonen
Bron: CBS Microbestanden, bewerking SEO Economisch Onderzoek
Verwachte verblijfsduren naar leeftijd worden geïllustreerd in figuur 5.4. Hoewel in hoofdstuk 4 bleek dat jongeren een relatief groot aandeel hebben in de instroom in de flexibele schil van de arbeidsmarkt, blijkt uit figuur 5.4 dat ze daar niet lang in blijven zitten. Bij instroom op 15-jarige leeftijd is de verwachte verblijfsduur ‘slechts’ 1,3 jaar, tegen een verwachte verblijfsduur van 2,4 jaar bij instroom op 50-jarige leeftijd. Werknemers die ouder zijn dan 50 jaar bij instroom in de flexibele schil hebben weer een kortere verwachte verblijfsduur.
0,0 0,5 1,0 1,5 2,0 2,5 3,0
Mannen
Vrouwen
Gehuwd of samenwonend
Gehuwd geweest
Alleenstaand
Autochtoon
Westerse allochtoon
Niet‐westerse allochtoon
Verwachte duur in flexibele schil in jaren
42 HOOFDSTUK 5
SEO ECONOMISCH ONDERZOEK
Figuur 5.4 Verwachte verblijfsduur in flexibele schil relatief kort voor jongeren tot 20 jaar en ouderen vanaf 60 jaar
Bron: CBS Microbestanden, bewerking SEO Economisch Onderzoek
De verwachte verblijfsduur in de flexibele schil van de arbeidsmarkt wordt nauwelijks bepaald door het opleidingsniveau of de opleidingsrichting van de werknemer. Figuur 5.5 laat slechts een lichte daling in de verblijfsduur naar opleidingsniveau zien. Hoewel de verschillen statistisch significant zijn, gaat het om slechts een paar dagen verschil in verwachte duur tussen een werknemer met alleen basisonderwijs en een werknemer met een universitaire opleiding. Naar opleidingsrichting zitten alleen werknemers met een agrarische opleiding significant boven de gemiddelde verblijfsduur en alleen werknemers met een (para)medische opleiding significant onder de gemiddelde verblijfsduur. Wederom gaat het om een maximaal verschil van minder dan een maand bij gelijke overige kenmerken en omstandigheden. Grotere verschillen in de verwachte verblijfsduur in de flexibele schil worden gevonden voor het inkomensniveau. Figuur 5.6 laat zien dat wanneer het bruto jaarinkomen hoger ligt, de verwachte verblijfsduur in de flexibele schil langer is. Bij een inkomen op het 95ste percentiel van de inkomensverdeling (ongeveer €36.000) ligt de verwachte verblijfsduur met 2,1 jaar maar liefst 6 maanden hoger dan bij een inkomen op het 5de percentiel van de inkomensverdeling (ongeveer €1400).11 Daarvoor zijn verschillende verklaringen te geven. Een hogere deeltijdfactor leidt tot een hoger inkomen, zodat het inkomenseffect ook het effect van de arbeidsduur uitdrukt. Meer uren in de flexibele schil zorgt mogelijk voor een kleinere behoefte om die schil te verlaten. Een hoger inkomen bij gelijke overige kenmerken en omstandigheden drukt ook een betere match uit
11 Deze bruto jaarinkomens zijn niet representatief voor de gehele Nederlandse werknemerspopulatie, zoals
eerder bleek uit figuur 4.19. De mediaan van het looninkomen ligt voor werknemers in de flexibele schil op ongeveer €13.000 bruto per jaar, in de kern van de arbeidsmarkt op ongeveer €25.000 bruto per jaar.
0,0 0,5 1,0 1,5 2,0 2,5 3,0
Leeftijd 15 jaar
Leeftijd 20 jaar
Leeftijd 25 jaar
Leeftijd 30 jaar
Leeftijd 35 jaar
Leeftijd 40 jaar
Leeftijd 45 jaar
Leeftijd 50 jaar
Leeftijd 55 jaar
Leeftijd 60 jaar
Verwachte duur in flexibele schil in jaren
BEPALENDE FACTOREN VOOR VERBLIJFSDUUR IN FLEXIBELE SCHIL 43
SEO ECONOMISCH ONDERZOEK
tussen arbeidsvraag en –aanbod, waardoor de behoefte aan verandering van arbeidspositie kleiner is, evenals de kans om de (tijdelijke of flexibele) baan te verliezen.
Figuur 5.5 Nauwelijks verschillen in de verwachte verblijfsduur in flexibele schil naar opleidingsniveau of opleidingsrichting
Bron: CBS Microbestanden, bewerking SEO Economisch Onderzoek
5.3 Bedrijfskenmerken In welke bedrijfstakken is de kans op een langdurig verblijf in de flexibele schil het grootst? Figuur 5.7 laat zien dat relatief lange verblijfsduren worden gevonden in de handel en industrie, gevolgd door gezondheid en welzijn, het onderwijs en de bouwnijverheid. Opvallend is dat in de horeca, ondanks de relatief grote kans op instroom in de flexibele schil (zie hoofdstuk 4), de verwachte verblijfsduur relatief gering is. In de horeca wordt kennelijk veel gewerkt met tijdelijke en flexibele krachten die voor een korte periode actief zijn. De verschillen in verwachte verblijfsduur in de flexibele schil naar bedrijfstak zijn geschoond van bedrijfsgrootte, die apart in het duurmodel is opgenomen. Figuur 5.8 laat zien dat de verwachte verblijfsduur in de flexibele schil langer is als werknemers bij kleinere bedrijven gaan werken. Hoewel vooral de grootste bedrijven relatief vaak gebruik maken van tijdelijke en flexibele arbeidskrachten, is de kans dat deze werknemers langdurig in de flexibele schil van de arbeidsmarkt verblijven kleiner dan bij hun tijdelijke en flexibele collega’s in kleinere bedrijven. Het verschil is echter klein: de verwachte verblijfsduur van werknemers in kleine bedrijven is 2,1 jaar tegen 1,9 jaar in grote bedrijven.
0,0 0,5 1,0 1,5 2,0 2,5 3,0
Basisonderwijs
Middelbaar onderwijs 1ste fase
Middelbaar onderwijs 2de fase
Hoger onderwijs 1ste fase
Hoger onderwijs 2de fase
Agrarische opleiding
Overige opleidingen
(Para)medische opleiding
Verwachte duur in flexibele schil in jaren
44 HOOFDSTUK 5
SEO ECONOMISCH ONDERZOEK
Figuur 5.6 Verwachte verblijfsduur in flexibele schil groter naarmate het jaarinkomen hoger ligt
Bron: CBS Microbestanden, bewerking SEO Economisch Onderzoek
Figuur 5.7 Verwachte verblijfsduur in flexibele schil het grootst in de handel en industrie, het kleinst in de horeca en bij overige bedrijfsactiviteiten
Bron: CBS Microbestanden, bewerking SEO Economisch Onderzoek
0,0 0,5 1,0 1,5 2,0 2,5 3,0
1ste percentiel
5de percentiel
10de percentiel
25ste percentiel
50ste percentiel
75ste percentiel
90ste percentiel
95ste percentiel
99ste percentiel
Verwachte duur in flexibele schil in jaren
0,0 0,5 1,0 1,5 2,0 2,5 3,0
Reparatie en handel
Industrie
Gezondheid en welzijn
Onderwijs
Bouwnijverheid
Overige diensten
Vervoer en communicatie
Financiële instellingen
Openbaar bestuur
Zakelijke dienstverlening
Horeca
Overige bedrijfsactiviteiten
Verwachte duur in flexibele schil in jaren
BEPALENDE FACTOREN VOOR VERBLIJFSDUUR IN FLEXIBELE SCHIL 45
SEO ECONOMISCH ONDERZOEK
Figuur 5.8 Verwachte verblijfsduur in flexibele schil groter in kleinere bedrijven
Bron: CBS Microbestanden, bewerking SEO Economisch Onderzoek
5.4 Economische omstandigheden De behoefte en mogelijkheid om de flexibele schil te verlaten hangen natuurlijk sterk af van de economische omstandigheden. Zijn er voldoende vaste banen beschikbaar? Is een overstap naar een andere baan gezien de economische omstandigheden risicovol of niet? Is er behoefte aan meer zekerheid of een hoger inkomen als gevolg van de arbeidsmarktpositie van de partner? Om de invloed van economische omstandigheden vast te stellen is gebruik gemaakt van twee indicatoren. De eerste, de verhouding tussen het aantal werklozen en het aantal openstaande vacatures, zegt iets over de ruimte of krapte naar de arbeidsmarkt. Hoe krapper de arbeidsmarkt, hoe gemakkelijker het zal zijn om over te stappen op een vaste baan. De tweede indicator, het consumentenvertrouwen, zegt iets over de behoefte aan zekerheid. Hoe groter het consumentenvertrouwen, hoe kleiner de behoefte om vast te houden aan de huidige arbeidspositie. Figuren 5.9 en 5.10 geven het effect van beide indicatoren op de verwachte verblijfsduur in de flexibele schil weer. Dit wordt gedaan aan de hand van percentielen in de verdeling van beide indicatoren over de periode 1998-2006. Hoe hoger het percentiel, hoe hoger het aantal werklozen ten opzichte van het aantal openstaande vacatures (dus hoe ruimer de arbeidsmarkt) en hoe hoger het consumentenvertrouwen.
0,0 0,5 1,0 1,5 2,0 2,5 3,0
Kleinbedrijf (tot 20 werknemers)
Middenbedrijf (20 tot 200 werknemers)
Grootbedrijf (200+ werknemers)
Verwachte duur in flexibele schil in jaren
46 HOOFDSTUK 5
SEO ECONOMISCH ONDERZOEK
Figuur 5.9 Verwachte verblijfsduur in flexibele schil langer naarmate de werkloosheidsomvang ten opzichte van het aantal openstaande vacatures groter is
Bron: CBS Microbestanden, bewerking SEO Economisch Onderzoek
Figuur 5.10 Verwachte verblijfsduur in flexibele schil korter naarmate het consumentvertrouwen groter is
Bron: CBS Microbestanden, bewerking SEO Economisch Onderzoek
0,0 0,5 1,0 1,5 2,0 2,5 3,0 3,5
5de percentiel(lage werkloosheid)
10de percentiel
25ste percentiel
50ste percentiel
75ste percentiel
90ste percentiel
95ste percentiel(hoge werkloosheid)
Verwachte duur in flexibele schil in jaren
0,0 0,5 1,0 1,5 2,0 2,5 3,0 3,5
5de percentiel(laag vertrouwen)
10de percentiel
25ste percentiel
50ste percentiel
75ste percentiel
90ste percentiel
95ste percentiel(hoog vertrouwen)
Verwachte duur in flexibele schil in jaren
BEPALENDE FACTOREN VOOR VERBLIJFSDUUR IN FLEXIBELE SCHIL 47
SEO ECONOMISCH ONDERZOEK
Duidelijk is dat een krappere arbeidsmarkt samengaat met een kortere verwachte verblijfsduur in de flexibele schil van die arbeidsmarkt. Dus hoe sterker de behoefte aan personeel in verhouding tot het aanbod van personeel, hoe groter de kans dat tijdelijke en flexibele banen worden ingeruild voor vaste banen. Het verschil in verwachte verblijfsduur in de flexibele schil tussen een zeer krappe arbeidsmarkt (5de percentiel in de verdeling van de werkloosheid/vacature verhouding) en een zeer ruime arbeidsmarkt (95ste percentiel) is maar liefst 17 maanden. Ook een groter consumentenvertrouwen leidt tot een kortere verblijfsduur in de flexibele schil, al is het effect kleiner dan bij de werkloosheid/vacature verhouding. Hier bedraagt het verschil in verwachte verblijfsduur in de flexibele schil tussen een zeer laag consumentenvertrouwen (5de percentiel in de verdeling van het consumentenvertrouwen) en een zeer hoog consumentenvertrouwen (95ste percentiel) minder dan 3 maanden.
5.5 Variatie in verblijfsduur in flexibele schil Tot dusver zijn de individuele effecten van verschillende factoren op de verwachte verblijfsduur in de flexibele schil weergegeven. Samen tellen deze effecten op tot verschillen in de verwachte verblijfsduur die veel groter zijn dan de individuele effecten. Om dat te illustreren beschrijft tabel 5.1 vier verschillende werknemers aan de hand van persoons- en bedrijfskenmerken en de economische situatie waarin ze verkeren. Voor elk van deze werknemers kan de verwachte verblijfsduur in de flexibele schil van de arbeidsmarkt worden berekend, afhankelijk van deze kenmerken.12 Uit tabel 5.1 blijkt dat de jonge vrouwelijke werknemer die tijdelijk werkzaam is in de horeca onder gunstige economische omstandigheden binnen driekwart jaar de flexibele schil van de arbeidsmarkt verlaat. Daarentegen is de verwachte verblijfsduur van de oudere man van niet-westerse afkomst die met een relatief goed salaris werkzaam is in de industrie onder minder gunstige economische omstandigheden maar liefst zes jaar. Tussen die driekwart en zes jaar zit een grote mate van variatie afhankelijk van de combinatie van bepalende kenmerken en omstandigheden. Gemiddeld komt de verwachte verblijfsduur uit op 1,9 jaar bij instroom in de flexibele schil van de arbeidsmarkt.
5.6 Kans op langdurig verblijf in flexibele schil Om aan te sluiten bij de in hoofdstuk 3 genoemde definitie van een langdurig verblijf in de flexibele schil, kan ook de kans daarop worden berekend naar persoons- en bedrijfskenmerken, en naar economische omstandigheden. De grote variatie in verwachte verblijfsduur tussen de verschillende werknemers in tabel 5.1 vertaalt zich bijvoorbeeld ook in een grote variatie in de kans om langdurig (langer dan drie jaar) in de flexibele schil van de arbeidsmarkt te verblijven. Tussen de jonge vrouwelijke werknemer die tijdelijk werkzaam is in de horeca onder gunstige economische omstandigheden, en de oudere man van niet-westerse afkomst die met een relatief goed salaris werkzaam is in de industrie onder minder gunstige economische omstandigheden, varieert die kans van 3% tot 45%.
12 De manier waarop de verwachte verblijfsduur bij instroom in de flexibele schil wordt berekend staat
beschreven in bijlage D. In die berekening worden alle overige kenmerken op een gemiddeld niveau gehouden en worden alleen de in tabel 5.1 genoemde kenmerken aangepast per type werknemer. Deze berekening kan in principe worden uitgevoerd voor alle combinaties van kenmerken en omstandigheden, ongeacht of dit een realistische combinatie betreft of niet.
48 HOOFDSTUK 5
SEO ECONOMISCH ONDERZOEK
Tabel 5.1 Grote verschillen in verblijfsduur in flexibele schil tussen typen werknemers
Kenmerken Persoon A Persoon B Persoon C Persoon D
Geslacht vrouw vrouw man man
Leeftijd 20 jaar 30 jaar 40 jaar 50 jaar
Etniciteit autochtoon niet‐westers autochtoon niet‐westers
Inkomenspercentiel 10% 25% 75% 90%
Bedrijfstak horeca financiële bouw industrie
Bedrijfsgrootte midden groot midden klein
Percentiel werkloosheid/vacatures 10% 25% 75% 90%
Percentiel consumentenvertrouwen 90% 75% 25% 10%
Verwachte verblijfsduur (in jaren) 0,78 1,49 3,94 6,02
Kans op verblijf langer dan 3 jaar 3,3% 11,3% 32,4% 45,3%
Bron: CBS Microbestanden, bewerking SEO Economisch Onderzoek
Tabel 5.2 laat de kans op een langdurig verblijf van tenminste 3 jaar in de flexibele schil van de arbeidsmarkt zien naar de verschillende individueel bepalende factoren voor die verblijfsduur. Daarbij wordt in elke regel van de tabel uitgegaan van het genoemde kenmerk in combinatie met gemiddelde overige kenmerken en omstandigheden (ceteris paribus). Op die manier wordt duidelijk wat de samenhang is van elk van de kenmerken met de kans op een langdurig verblijf in de flexibele schil van de arbeidsmarkt. Gemiddeld ligt de kans op een langdurig verblijf voor een willekeurige werknemer in een tijdelijke of flexibele baan op ongeveer 15%. Zoals eerder bleek is die kans groter voor mannen, ouderen, gehuwden, niet-westerse allochtonen, werknemers met een relatief hoog inkomen, werkzaam in kleinere bedrijven in de handel, industrie, gezondheid, welzijn, onderwijs of bouwnijverheid, in tijden van relatief grote werkloosheid en met een laag consumentenvertrouwen.
Tabel 5.2 Kans op langdurig verblijf in flexibele schil naar verschillende kenmerken
Kans op verblijf in flexibele schil langer dan 3 jaar
Geslacht
Mannen 17,2%
Vrouwen 13,0%
Burgerlijke staat
Gehuwd of samenwonend 15,8%
Gehuwd geweest 14,9%
Alleenstaand 14,9%
Etniciteit
Autochtoon 14,9%
Westerse allochtoon 14,6%
Niet‐westerse allochtoon 16,9%
Bron: CBS Microbestanden, bewerking SEO Economisch Onderzoek
BEPALENDE FACTOREN VOOR VERBLIJFSDUUR IN FLEXIBELE SCHIL 49
SEO ECONOMISCH ONDERZOEK
Tabel 5.2 vervolg
Kans op verblijf in flexibele schil langer dan 3 jaar
Leeftijd bij instroom in flexibele schil
Leeftijd 15 jaar 8,8%
Leeftijd 20 jaar 12,4%
Leeftijd 25 jaar 17,1%
Leeftijd 30 jaar 18,5%
Leeftijd 35 jaar 19,5%
Leeftijd 40 jaar 19,8%
Leeftijd 45 jaar 19,2%
Leeftijd 50 jaar 20,1%
Leeftijd 55 jaar 18,6%
Leeftijd 60 jaar 13,9%
Hoogst behaalde opleidingsniveau
Basisonderwijs 15,2%
Middelbaar onderwijs 1ste fase 15,2%
Middelbaar onderwijs 2de fase 15,2%
Hoger onderwijs 1ste fase 15,1%
Hoger onderwijs 2de fase 15,0%
Opleidingsrichting
Agrarische opleiding 15,4%
Overige opleidingen 15,3%
(Para)medische opleiding 15,0%
Positie in inkomensverdeling
1ste percentiel 11,1%
5de percentiel 12,4%
10de percentiel 13,0%
25ste percentiel 14,0%
50ste percentiel 15,2%
75ste percentiel 16,2%
90ste percentiel 16,8%
95ste percentiel 17,1%
99ste percentiel 18,1%
Bedrijfsgrootte
Kleinbedrijf (tot 20 werknemers) 16,5%
Middenbedrijf (20 tot 200 werknemers) 15,1%
Grootbedrijf (200+ werknemers) 14,7%
Bron: CBS Microbestanden, bewerking SEO Economisch Onderzoek
50 HOOFDSTUK 5
SEO ECONOMISCH ONDERZOEK
Tabel 5.2 vervolg
Kans op verblijf in flexibele schil langer dan 3 jaar
Bedrijfstak
Reparatie en handel 21,1%
Industrie 20,7%
Gezondheid en welzijn 19,9%
Onderwijs 19,5%
Bouwnijverheid 19,5%
Overige diensten 17,1%
Vervoer en communicatie 16,5%
Financiële instellingen 14,5%
Openbaar bestuur 14,5%
Zakelijke dienstverlening 14,4%
Horeca 12,6%
Overige bedrijfsactiviteiten 8,2%
Werkloosheid / vacatures verhouding
1ste percentiel (laag) 9,8%
5de percentiel 10,7%
10de percentiel 10,8%
25ste percentiel 11,8%
50ste percentiel (mediaan) 14,5%
75ste percentiel 17,4%
90ste percentiel 21,7%
95ste percentiel 23,9%
99ste percentiel (hoog) 26,4%
Consumentenvertrouwen
5de percentiel (laag) 16,2%
10de percentiel 16,0%
25ste percentiel 15,7%
50ste percentiel (mediaan) 14,9%
75ste percentiel 14,5%
90ste percentiel 14,2%
95ste percentiel (hoog) 14,2%
Bron: CBS Microbestanden, bewerking SEO Economisch Onderzoek
BEPALENDE FACTOREN VOOR VERBLIJFSDUUR IN FLEXIBELE SCHIL 51
SEO ECONOMISCH ONDERZOEK
5.7 Conclusie Werknemers die starten met een tijdelijke of flexibele baan verblijven gemiddeld 1,9 jaar in de flexibele schil van de arbeidsmarkt en hebben een gemiddelde kans van 15% om langer dan drie jaar in de flexibele schil te blijven werken. De verblijfsduur in de flexibele schil varieert echter sterk tussen werknemers, afhankelijk van persoonskenmerken, bedrijfskenmerken en economische omstandigheden. Die variatie is in dit hoofdstuk duidelijk gemaakt door een analyse van de samenhang van de verblijfsduur in de flexibele schil met tal van kenmerken en omstandigheden waaronder die verblijfsduur plaatsvindt. Dan blijkt dat ook de kans op een langdurig verblijf in de flexibele schil sterk varieert tussen (combinaties van) kenmerken en omstandigheden. Die kans is groter voor mannen, ouderen, gehuwden, niet-westerse allochtonen, werknemers met een relatief hoog inkomen, werkzaam in kleinere bedrijven en in economisch minder gunstige tijden. In een simulatie van de kans op verblijfsduren langer dan 3 jaar worden in de onderzoekspopulatie waarden tussen 3% en 45% gevonden.
LANGDURIG VERBLIJF IN DE FLEXIBELE SCHIL VAN DE ARBEIDSMARKT 53
SEO ECONOMISCH ONDERZOEK
6 Conclusies
Dit onderzoek geeft inzicht in de omvang en aard van de groep werknemers die langdurig in de flexibele schil van de arbeidsmarkt verblijft. Hieronder volgt een overzicht van de belangrijkste bevindingen aan de hand van de in hoofdstuk 1 gesteld onderzoeksvragen. Wat is de verdeling van de verblijfsduur in tijdelijke en flexibele banen? Tijdelijke en flexibele banen kunnen naast elkaar bestaan, elkaar opvolgen of worden onderbroken door vaste banen, door perioden van werkloosheid of perioden van zelfstandig ondernemerschap. In dit onderzoek zijn afgebakende flexperioden gedefinieerd als perioden die starten met een tijdelijke of flexibele baan en die kunnen bestaan uit meerdere tijdelijke of flexibele banen die niet worden onderbroken door een vast dienstverband. Vervolgens is gekeken naar de verdeling van de verblijfsduur in de langst waargenomen flexperiode per werknemer tussen 1999 en 2006. De meest voorkomende verblijfsduur is 3 maanden. Driekwart van de langste flexperioden per persoon duurt hooguit een jaar, 92% hooguit twee jaar en 96% hooguit drie jaar. Is er een grens te trekken m.b.t. langdurig verblijf? Uit de pieken in de verdeling van de verblijfsduur in de langste flexperiode per persoon is af te leiden dat relatief veel flexperioden precies na een jaar, na twee jaar of na drie jaar worden beëindigd. Hoewel geen eenduidige grens is te trekken tussen een kort en langdurig verblijf in de flexibele schil, liggen mogelijke empirische grenzen daarom bij één, twee of drie jaar. Op basis van de Flexwet kan die grens vervolgens worden gelegd bij drie jaar. De Flexwet schrijft immers voor dat een werkgever gedurende hooguit drie jaar een werknemer in tijdelijke dienst mag houden, met uitzondering van het eerste tijdelijke contract bij die werkgever. Personen die langer dan drie jaar in de flexibele schil van de arbeidsmarkt verblijven zijn die ‘tijdelijke’ situatie voorbij. Hoeveel werknemers verblijven er dan langdurig in tijdelijke en flexibele banen? Op enig moment zit ongeveer zes procent van de Nederlandse werknemers langer dan drie jaar in de flexibele schil van de arbeidsmarkt. Gedurende dat verblijf hebben deze werknemers tenminste één tijdelijke of flexibele baan, kunnen een korte tijd een werkloosheidsuitkering ontvangen of als zelfstandig ondernemer opereren, maar hebben in ieder geval geen werk in vaste dienst. Precies 40% van alle werknemers in de periode 1999-2006 zat überhaupt wel eens in een tijdelijke of flexibele baan, waarvan ruim de helft niet langer dan een jaar en slechts vijf procent langer dan 3 jaar. Zitten die mensen aan de onderkant van de arbeidsmarkt qua inkomen en soort arbeid? Werknemers in de flexibele schil hebben fors lagere inkomsten dan werknemers in de kern van de arbeidsmarkt. Die lagere inkomsten worden gedeeltelijk verklaard door het lagere aandeel fulltimers (ofwel de gemiddeld kortere arbeidsduur), het grotere aandeel elementaire en lagere beroepen en het feit dat werknemers in de flexibele schil gemiddeld jonger zijn. Door de tijdelijkheid van de baan bestaat er ook een hogere uitkeringsafhankelijkheid. Als gevolg daarvan ligt bij 42% van de werknemers die kort en bij 34% van de werknemers die langdurig in de flexibele schil verblijven het inkomen lager dan het voltijd minimumloon. In de kern van de
54 HOOFDSTUK 6
SEO ECONOMISCH ONDERZOEK
arbeidsmarkt is dat bij 17% het geval. Het daadwerkelijk verdiende bruto jaarinkomen in de flexibele schil ligt gemiddeld genomen dus een stuk lager dan in de kern van de arbeidsmarkt. Ook werkt een groter deel van de werknemers in de flexibele schil onder hun niveau. In de kern van de arbeidsmarkt werkt 18% op een lager beroepsniveau dan het genoten opleidingsniveau, terwijl dat bij werknemers die relatief kort in de flexibele schil verblijven maar liefst een derde is. Bij een langdurig verblijf in de flexibele schil werkt ongeveer een kwart onder zijn of haar niveau. Welke karakteristieke persoons-, sector- en baankenmerken hebben werknemers die langdurig in tijdelijke en flexibele banen zitten? Werknemers in de flexibele schil van de arbeidsmarkt zijn vaker vrouw, jong, alleenstaand, allochtoon, lager opgeleid en woonachtig in minder goede wijken. Ze werken vaker onder hun opleidingsniveau, vaker in grote bedrijven en hebben fors minder inkomsten dan werknemers in de kern van de arbeidsmarkt. Eenmaal in de flexibele schil zorgen deze kenmerken er niet voor dat werknemers daar langer in blijven zitten. Dan zijn het juist mannen, ouderen, gehuwden, werknemers met een relatief hoog inkomen en werkzaam in kleinere bedrijven die een grotere kans hebben om langdurig in de flexibele schil te verblijven. De enige uitzondering op die schijnbare tegenstelling vormen niet-westerse allochtonen, die zowel een grotere kans hebben op instroom in, als een lagere kans op uitstroom uit de flexibele schil. Bestaat er een tweedeling op de arbeidsmarkt in de zin dat een groep van werknemers langdurig in tijdelijke en flexibele banen verblijft? Omdat zes procent van alle werknemers op enig moment langdurig in de flexibele schil verblijft en vijf procent van alle werknemers gedurende een periode van 8 jaar (1999-2006), kan worden geconcludeerd dat het bij een langdurig verblijf in de flexibele schil om slechts een kleine, maar redelijk constante groep werknemers gaat. Dat duidt op een tweedeling op de arbeidsmarkt. Opvallend is echter dat werknemers die langdurig in de flexibele schil zitten meer lijken op werknemers in vaste banen dan werknemers die slechts kort in de flexibele schil werken. Dat betekent dat er eerder sprake is van een tweedeling tussen de flexibele schil en de kern van de arbeidsmarkt dan naar verblijfsduur in de flexibele schil. Een nadere analyse van de sociaal-economische omstandigheden waaronder werknemers langdurig in de flexibele schil verblijven laat echter zien dat er wel degelijk sprake is van minder gunstige omstandigheden bij een langer verblijf. Zo ligt het inkomensniveau van werknemers die langdurig in de flexibele schil zitten nauwelijks hoger, terwijl ze gemiddeld ouder zijn en beter opgeleid. Ook wonen deze werknemers in goedkopere wijken dan werknemers die kort in de flexibele schil werken. De verschillen zijn echter klein, waardoor het moeilijk is te spreken over een verregaande tweedeling op de arbeidsmarkt. Behoren werknemers die langdurig in de flexibele schil van de arbeidmarkt verblijven tot de werkende armen? Het daadwerkelijk verdiende bruto jaarinkomen in de flexibele schil ligt gemiddeld genomen een stuk lager ligt dan in de kern van de arbeidsmarkt. Bij 42% van de werknemers die kort en bij 34% van de werknemers die langdurig in de flexibele schil verblijven ligt het inkomen lager dan het voltijd minimumloon. In de kern van de arbeidsmarkt is dat bij 17% het geval. Of daarmee een (groot) deel van de werknemers in de flexibele schil tot de werkende armen behoort hangt sterk af van de hoogte van het partnerinkomen. Die is binnen dit onderzoek niet onderzocht. Wel kan worden vastgesteld dat een groter deel van de werknemers in de flexibele schil geen
CONCLUSIES 55
SEO ECONOMISCH ONDERZOEK
partner heeft (62 tot 72% versus 44% in de kern van de arbeidsmarkt). Daarmee is het waarschijnlijk (maar niet bewezen) dat tenminste een deel van de werknemers die (langdurig) in de flexibele schil van de arbeidsmarkt verblijven tot de werkende armen behoort. Werken werknemers die langdurig in de flexibele schil van de arbeidsmarkt verblijven onder hun niveau? In de kern van de arbeidsmarkt werkt 18% op een lager beroepsniveau dan het genoten opleidingsniveau, bij werknemers die langdurig in de flexibele schil verblijven is dat een kwart, terwijl dat bij werknemers die relatief kort in de flexibele schil verblijven maar liefst een derde is. Daaruit kan worden geconcludeerd dat de groep werknemers die ondanks grotere potentiële capaciteiten niet in staat is om de flexibele schil te verlaten (‘good people in bad jobs’) beperkt is. Bevinden werknemers die langdurig in tijdelijke en flexibele banen zitten zich vaker aan de onderkant van de samenleving qua onderwijs en leefsituatie? Een langdurig verblijf in de flexibele schil van de arbeidsmarkt kan niet onmiddellijk worden geassocieerd met de onderkant van de arbeidsmarkt of de onderkant van de samenleving. Ook hoger opgeleiden in hogere beroepen zijn redelijk vertegenwoordigd in de groep die langdurig in tijdelijke of flexibele banen zit, terwijl de uitkeringsafhankelijkheid niet hoog ligt. Aan de andere kant wonen deze werknemers vaker in minder goede wijken, werken vaker onder hun niveau en hebben inkomsten die gemiddeld fors lager liggen dan in de kern van de arbeidsmarkt, zeker met het oog op de gemiddelde leeftijd en het genoten opleidingsniveau van deze werknemers. Die lage inkomens worden bovendien in veel minder gevallen aangevuld door een partnerinkomen, aangezien het grootste deel van deze werknemers geen partner heeft. Hoewel het dus om een vrij heterogene groep werknemers gaat, lijkt in ieder geval een deel van de werknemers die langdurig in de flexibele schil van de arbeidsmarkt verblijft zich aan de onderkant van de samenleving te bevinden. Kanttekening bij het onderzoek is dat het primair gericht is op een inventarisatie van het totale aantal werknemers dat (langdurig) in de flexibele schil van de arbeidsmarkt zit, hun kenmerken en de sociaal-economische omstandigheden waarin zij verkeren. Het onderzoek onderscheid geen deelgroepen binnen de flexibele schil (bijvoorbeeld laagbetaalde oproepkrachten versus interim managers) en geeft ook geen verklaring voor het verblijf of de verblijfsduur in de flexibele schil. In een vervolgonderzoek zouden daarom een vijftal aspecten nader moeten worden onderzocht. Op de eerste plaats is dat de reden van uitstroom uit de flexibele schil. Onderscheid kan worden gemaakt tussen uitstroom naar een vaste baan, uitstroom naar (langdurige) werkloosheid en terugtrekking van de arbeidsmarkt. Met behulp van een competing risks model voor de verblijfsduur in de flexibele schil komt beter in beeld of een langdurig verblijf kan worden geassocieerd met een gebrekkige doorstroom naar een vaste baan of met het vermijden van werkloosheid. Een tweede aspect voor vervolgonderzoek is het in kaart brengen van het huishoudinkomen van werknemers die langdurig in de flexibele schil van de arbeidsmarkt werken, om daadwerkelijk vast te kunnen stellen of het om werkende armen gaat of niet.
56 HOOFDSTUK 6
SEO ECONOMISCH ONDERZOEK
Op de derde plaats dient nader onderscheid te worden gemaakt in verschillende groepen binnen de flexibele schil, juist omdat de groep werknemers in de flexibele schil een zeer heterogene groep betreft. Een deel daarvan zit met genoegen langdurig in tijdelijke en flexibele banen en bevindt zich verre van de onderkant van de arbeidsmarkt of samenleving. Die groep kan in het huidige onderzoek het zicht op de groep die wel aan die onderkant zit vertroebelen. Een vierde reden voor vervolgonderzoek is om vast te stellen of de lagere inkomsten van werknemers in de flexibele schil worden veroorzaakt door een beperkte arbeidsduur, een beperkte baanduur, een laag beroepsniveau of een lager uurloon in vergelijking met soortgelijke banen in de kern van de arbeidsmarkt. Dat kan worden uitgezocht aan de hand van een uurloonvergelijking waarin wordt gecorrigeerd voor relevante persoons- en baankenmerken. Ten slotte zou het onderzoek aan volledigheid winnen als ook perioden van arbeidsongeschiktheid worden meegenomen, niet alleen in de berekening van het jaarinkomen, maar ook in de vaststelling van de duur van perioden in de flexibele schil.
LANGDURIG VERBLIJF IN DE FLEXIBELE SCHIL VAN DE ARBEIDSMARKT 57
SEO ECONOMISCH ONDERZOEK
Literatuur
Addison, J.T. en C.J. Surfield (2009). “Does atypical help the jobless? Evidence from a CAEAS/CPS cohort analysis”, Applied Economics 41, pag. 1077-1087.
Alonso-Borrego, C., C. Fernández-Villaverde en J.E. Gáldon-Sánchez (2005). “Evaluating labor
market reforms: a general equilibrium approach”, NBER Working Paper 11519. Amuedo-Dorantes, C., M.A. Malo en F. Muñoz-Bullón (2008). “The Role of Temporary Help
Agency Employment on Temp-to-Perm Transitions”, Journal of Labor Research 29, pag. 138-161.
Atkinson, A.B. en J. Micklewright (1991). “Unemployment Compensation and Labor Market
Transitions: A Critical Review”, Journal of Economic Literature 29, pag. 1679-1727. Autor, D.H. en S.N. Houseman (2002). Do temporary help jobs improve labor market outcomes? A pilot
analysis with welfare clients, working paper, Cambridge: Massachusetts Institute of Technology.
Bentolila, S. en G. Bertola (1990). “Firing costs and labor demand: How bad is eurosclerosis?”,
Review of Economic Studies 57, pag. 381-402. Bertola, G. (1990). “Job security, employment, and wages”, European Economic Review 34, pag. 851-
886. Berton, F. en P. Garibaldi (2006). “Workers and firm sorting into temporary jobs”, LRR Working
Paper 51. Blanchard, O.J. en A. Landier (2002). “The perverse effect of partial labor market reforms: fixed
duration contracts in France”, Economic Journal 112, pag. F214-F244. Booth, A.L. (1997). “An analysis of firing costs and their implications for unemployment policy”,
in: D. Snower en G. de la Dehesa (red.), Unemployment Policy, Cambridge: Cambridge University Press, pag. 359-388.
Booth, A.L., M. Francesconi en J. Frank (2002). “Temporary jobs: stepping stones or dead
ends?”, Economic Journal 112, pag. F189-F213. Bover, O. en R. Gomez (2004). “Another look at unemployment duration: exit to a open ended
vs. a temporary job”, Investigaciones Econòmicas 28, pag. 285-314. Casquel, E. en A. Cunyat (2004). “The dynamics of temporary jobs in Spain”, Royal Economic
Society Annual Conference 141.
58
SEO ECONOMISCH ONDERZOEK
CBS (2009). “Sterke groei zelfstandigen zonder personeel voorbij”, CBS Webmagazine, 2 september 2009.
Clark, A. en F. Postel-Vinay (2009). “Job security and job protection”, Oxford Economic Papers 61,
pag. 207-239. Cockx, B. en M. Picchio (2009). “Are Short-Lived Jobs Stepping Stones to Long-Lasting Jobs?”,
IZA Discussion Paper 4007. D’Addio, A.C. en M. Roshalm (2005). “Exits from temporary jobs in Europe: A competing risk
analysis”, Labour Economics 2, pag. 449-468. Dekker, R. (2007). Non-standard employment and mobility in the Dutch, German and British labour market,
proefschrift, Universiteit van Tilburg. Gagliarducci, S. (2005). “The dynamics of repeated temporary jobs”, Labour Economics 12, pag.
429-448. García-Pérez, J.I. en F. Muñoz-Bullón (2005). “Temporary Help Agencies and Occupational
Mobility”, Oxford Bulletin of Economics and Statistics 67 (2). Graaf-Zijl, M., G. van den Berg en A. Heyma (2004). “Stepping stones for the unemployed: the
effect of temporary jobs on the duration until regular work”, IZA Discussion Paper 1241. Graaf-Zijl, M., G.J. van den Berg en A. Heyma (2004). “Stepping stones for the unemployed: the
effect of temporary jobs on the duration until regular work”, IZA Discussion Paper 1241. Güell, M. en B. Petrongolo (2007). “How binding are legal limits? Transitions from temporary to
permanent work in Spain”, Labour Economics 14, pag. 153-183. Hagen, T. (2003). “Do fixed-term contracts increase the long-term employment opportunities of
the unemployed?”, ZEW Discussion Paper 03-49. Heyma, A., C. van Klaveren en M. de Graaf-Zijl (2008). Uitzendbaan versus direct
dienstverband: vergelijking loopbanen CWI-cliënten, SEO rapport 2008-12, Amsterdam: SEO Economisch Onderzoek.
Hotchkiss, J.L. (1999). “The effect of transitional employment on search duration: a selectivity
approach”, Atlantic Economic Journal 68 (4), pag. 38-52.
LITERATUUR 59
SEO ECONOMISCH ONDERZOEK
Houseman, S.N., A.L. Kalleberg en G.A. Erickcek (2003). “The Role of Temporary Agency
Employment in Tight Labor Markets”, Industrial and Labor Relations Review 57 (1), pag. 105-127.
Ichino, A., F. Mealli en T. Nannicini (2008). “From temporary help jobs to permanent
employment: what can we learn from matching estimators and their sensitivity?”, Journal of Applied Econometrics 23 (3), pag. 305-327.
Kleinknecht, A.H., R.H. Oostendorp en M.P. Pradhan (1997). Patronen en economische effecten van
flexibiliteit in de Nederlandse arbeidsverhoudingen; Een exploratie op basis van de OSA vraag- en aanbodpanels, Wetenschappelijke Raad voor het Regeringsbeleid, Den Haag: Sdu Uitgevers.
Magnac, T. (2000). “Subsidised training and youth unemployment: distinguishing unobserved
heterogeneity from state dependence in labor market histories”, The Economic Journal 110 (466), pag. 805-837.
OECD (2006). OECD Economic Surveys: Netherlands. Ours, J.C. van, en M. Vodopivec (2006). “How shortening the potential duration of
unemployment benefits affects the duration of unemployment: evidence from a natural experiment”, Journal of Labor Economics 24 (2), pag. 351-378.
Picchio, M. (2008). “Temporary jobs and transitions to stable jobs in Italy”, Labour 22 (1). Steijn, B. (1999), “De arbeidsmarktpositie van flexibele werknemers: bewijs van een gesegmenteerde arbeidsmarkt?”, Sociale Wetenschappen 42 (2), pag. 90-105. Tunny, G. en J. Mangan (2004) “Stepping Stones to Permanent Employment in the Public
Service”, Labour 18 (4), pag. 591–614.
LANGDURIG VERBLIJF IN DE FLEXIBELE SCHIL VAN DE ARBEIDSMARKT 61
SEO ECONOMISCH ONDERZOEK
Bijlage A Gebruikte gegevens
Deze bijlage geeft een overzicht van de gegevensbronnen die gebruikt zijn voor het onderzoek naar het verblijf van werknemers in de flexibele schil van de arbeidsmarkt.
Sociaal Statistisch Bestand 1999-2006 Het Sociaal Statistisch Bestand (SSB) bevat gegevens over alle personen, banen en uitkeringen in Nederland die op microniveau via het CBS aan elkaar relateerbaar zijn. Het SSB bestaat uit verschillende bestanden naar onderwerp en jaar, waarvan de volgende in het onderzoek zijn betrokken: • SSB Banen 1999-2006: baangegevens van werknemers uit registraties en enquêtes op
microniveau door het CBS gekoppeld, geïntegreerd en consistent gemaakt. Er is informatie beschikbaar over vrijwel alle werknemers in loondienst. De gegevens zijn vooral afkomstig uit de Verzekerdenadministratie werknemers (VZA), aangevuld met informatie uit de voorheffing loonbelasting (Fibase) en de Enquête Werkgelegenheid en Lonen (EWL).
• SSB Zelfst 1999-2006: gegevens over zelfstandigen, zoals de hoogte van het winstbedrag en de economische activiteit. Voor de verslagjaren 1999 en 2000 zijn de gegevens van zelfstandigen gebaseerd op een integraal bestand met definitieve aanslagen. Vanaf 2001 zijn de gegevens van zelfstandigen gebaseerd op de aangiften inkomstenbelasting. Op deze aangiftebestanden hebben bijschattingen plaatsgevonden.
• SSB WW 1999-2006: gegevens over ontslagwerkloosheidsuitkeringen die zijn uitgekeerd in het kader van de Werkloosheidswet (WW). De gegevens over werkloosheidsuitkeringen zijn afkomstig van het Uitvoeringsinstituut Werknemersverzekeringen (UWV). Aan deze UWV-records worden WW-gegevens uit de Fibase/Polis gekoppeld. Dit betreft fiscale loonbedragen/gegevens op persoonsniveau. Voor het bepalen van een uitkering is het betalingsconcept toegepast. In dit concept telt een uitkering mee als er daadwerkelijk betalingen hebben plaatsgevonden.
• SSB ABW 1999-2006: gegevens over uitkeringen die zijn uitgekeerd in het kader van de Algemene bijstandswet (ABW; tot 2004), de Wet werk en bijstand (WWB; vanaf 2004) of het Besluit bijstandsverlening zelfstandigen (BBZ). De gegevens over de bijstandsuitkeringen zijn afkomstig van gemeenten. Aan deze records worden bijstandsgegevens uit de Fibase/polisadministratie gekoppeld. Dit betreft fiscale loonbedragen/gegevens op persoonsniveau. Voor het bepalen van een uitkering is het betalingsconcept toegepast.
• Bijbehorende GBA-selectiebestanden: persoons- en huishoudensgegevens van alle personen die in de SSB microdatabestanden voorkomen en ook geregistreerd staan in de Gemeentelijke Basisadministratie (GBA). De persoonsgegevens bestrijken een periode van 1 januari 1999 tot 1 januari 2007. De huishoudensgegevens worden door het CBS berekend voor de stand op 1 januari, beschikbaar van 1999 tot en met 2006.
De baankenmerken die uit de SSB Banenbestanden worden gebruikt zijn:
• Begindatum baan • Einddatum baan
62 BIJLAGE A
SEO ECONOMISCH ONDERZOEK
• Bruto fiscaal loon • Aantal kalenderdagen loon in verslagjaar • Bedrijfssector (SBI5) • Indicator voor uitzendkrachten • Bedrijfsgrootteklasse • Soort dienstverband (voltijd, deeltijd, flexibel)
Uit de Gemeentelijke Basisadministratie zijn deze gegevens aangevuld met de volgende persoonskenmerken:
• Geslacht • Leeftijd • Burgerlijke staat • Aantal kinderen • Leeftijd jongste kind • Etniciteit • Woongemeente, -wijk en -buurt
Uit de SSB Zelfst zijn alleen het jaar waarin een zelfstandige als ondernemer geregistreerd staat en de bedrijfsgrootteklasse gebruikt. Uit de SSB WW en SSB Bijstand bestanden zijn de volgende variabelen in het onderzoek meegenomen:
• Aanvangsdatum reguliere betaling • Beëindigingsdatum reguliere betaling • Fiscaal uitkeringsbedrag per jaar • Aantal kalenderdagen uitkering in verslagjaar
Figuur A.1 laat het aantal WW-uitkeringen per jaar zien voor de periode 1999-2006. Het aantal bijstandsuitkeringen ligt in dezelfde periode tussen de 500 en 550 duizend per jaar. Alle gegevens uit bovenstaande microbestanden zijn gekoppeld op persoonsniveau.
Enquête Beroepsbevolking 2000-2007 De Enquête Beroepsbevolking (EBB) is een door het CBS uitgevoerde doorlopende enquête onder personen van 15 jaar en ouder die in Nederland wonen, met uitzondering van personen in inrichtingen, instellingen en tehuizen (institutionele bevolking). Het doel van de enquête is zicht te krijgen op de relatie tussen mens en arbeidsmarkt. Hiertoe wordt onder meer informatie verzameld over de positie op de arbeidsmarkt van personen en worden demografische kenmerken van huishoudens vastgelegd. In- en uitstroom van respondenten geschiedt per kwartaal middels een roterend panelonderzoek. Daarbij worden respondenten éénmaal thuis bezocht door een interviewer van het CBS (CAPI; Computer Assisted Personal Interview). Daarna worden ze nog viermaal telefonisch herbenaderd (CATI; Computer Assisted Telephone Interview). Het eerste interview duurt ongeveer een half uur per huishouden. De
GEBRUIKTE GEGEVENS 63
SEO ECONOMISCH ONDERZOEK
vervolginterviews zijn binnen enkele minuten afgehandeld. Jaarlijks worden ongeveer 200.000 personen geënquêteerd.
Figuur A.1 Aantal WW-uitkeringen per jaar op basis van de SSB WW bestanden
Bron: CBS Microbestanden, bewerking SEO Economisch Onderzoek
Voor de jaren 2000-2007 zijn de volgende gegevens uit de EBB in het onderzoek naar een langdurig verblijf in de flexibele schil van de arbeidsmarkt betrokken:
• Opleidingsniveau • Opleidingsrichting • Beroepsniveau • Indicator voltijd schoolgaand
Het beroepsniveau is gekoppeld op baanniveau. Dat betekent dat deze informatie alleen beschikbaar is voor banen waarvan het soort dienstverband (voltijd, deeltijd of onbepaalde arbeidsduur), bedrijfstak (ingedeeld in 13 hoofdgroepen) en bedrijfsgrootte (naar 9 klassen) in het SSB Banenbestand en de EBB van hetzelfde jaar overeenkomen. Het opleidingsniveau en de opleidingsrichting is gekoppeld op persoonsniveau en daarmee voor een veel grotere groep werknemers in het SSB beschikbaar. Hierbij is impliciet verondersteld dat het opleidingsniveau en de opleidingsrichting redelijk constant zijn in de tijd. Ook de informatie of werknemers voltijd schoolgaand zijn is gekoppeld op persoonsniveau, waarbij is verondersteld dat werknemers die in een bepaald jaar als niet voltijd schoolgaand worden geïdentificeerd, de jaren daarna ook niet voltijd schoolgaand zijn.
0
100
200
300
400
500
600
700
1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006
64 BIJLAGE A
SEO ECONOMISCH ONDERZOEK
Afbakening onderzoekspopulatie Koppeling van de SSB bestanden levert voor de periode 1999-2006 in totaal ruim 41 miljoen verschillende banen op. Niet al deze banen worden betrokken in het onderzoek. Tabel A.1 geeft een overzicht van de banen die worden uitgesloten. De grootste groep daarin is de banen van de voltijd schoolgaande werknemers (10 miljoen banen). Bijlage C laat zien hoe deze voltijd schoolgaande werknemers zijn geïdentificeerd in het totale Sociaal Statistisch Bestand op basis van informatie over voltijd schoolgaand in de Enquête Beroepsbevolking.
Tabel A.1 Afbakening van banen in de onderzoekspopulatie
Aantal Aandeel
Totaal aantal banen in periode 1999‐2006 41.165.587 100,0%
Banen die buiten het onderzoek worden gelaten:
Banen die langer duren dan 50 jaar 306 0,0%
Banen met gelijke begin‐ en einddatums 638.780 1,6%
Meer dan 3 tegelijk startende banen 12.964 0,0%
Nabetalingen 307.187 0,7%
Banen van stagiaires, volontairs en leerlingen 286.630 0,7%
Banen van WSW tewerkgestelden 193.870 0,5%
Banen van voltijd schoolgaanden 10.004.047 24,3%
Afgebakende onderzoekspopulatie 29.721.803 72,2%
Bron: CBS Microbestanden, bewerking SEO Economisch Onderzoek
Woonomgeving Voor elke persoon in de GBA is bekend in welke gemeente, wijk en buurt hij of zij woont. Gegevens over de woonomgeving op buurtniveau zijn beschikbaar via CBS Statline, waaronder:
• Aandeel huurwoningen en koopwoningen • Gemiddelde woningwaarde koopwoningen (WOZ-waarde in 2009) • Gemiddeld jaarinkomen per inkomensontvanger • Gemiddeld jaarinkomen per inwoner • Aandeel lage inkomens, middeninkomens en hoge inkomens • Aandeel pensioenontvangers • Aandeel niet actief op de arbeidsmarkt • Aandeel met een uitkering langer dan 1 jaar • Aandeel autochtonen, westerse allochtonen en niet-westerse allochtonen
Bovendien kan worden vastgesteld of personen in een aandachtswijk wonen. Volgens het ministerie van VROM telt Nederland zo'n honderd wijken waar achterstanden zijn en waar bewoners moeite hebben hun situatie te verbeteren. Veertig wijken waar de problemen het
GEBRUIKTE GEGEVENS 65
SEO ECONOMISCH ONDERZOEK
grootst zijn krijgen extra aandacht (en geld), vooral op het gebied van wonen, werken, leren, integreren en veiligheid. Tabel A.2 geeft een overzicht van deze ‘aandachtswijken’.
Tabel A.2 De 40 aandachtswijken van Nederland
Gemeente Aandachtswijk
Alkmaar Overdie
Amersfoort Kruiskamp
Amsterdam Bos en Lommer en de Baarsjes
Nieuw‐West
Noord
Oost
Zuidoost
Arnhem Arnhemse Broek
Klarendal
Malburgen
Presikhaaf
Den Haag Schilderwijk
Stationsbuurt / Rivierenbuurt
Transvaal
Zuidwest
Deventer Rivierenwijk
Dordrecht Wielwijk en Crabbehof
Eindhoven De Bennekel
Doornakkers
Woensel‐West
Enschede Velve‐Lindenhof
Groningen Korrewegwijk
De Hoogte
Heerlen Meezenbroek, Schaesbergerveld en Palemig
Leeuwarden Heechterp‐Schieringen
Maastricht Noordoost
Nijmegen Hatert
Rotterdam Bergpolder
Noord
Oud Zuid
Overschie
Vreewijk
West
Zuidelijke Tuinsteden
Schiedam Nieuwland
Utrecht Kanaleneiland
Ondiep
Overvecht
Zuilen Oost
Zaanstad Poelenburg
Bron: Ministerie van Volkshuisvesting, Ruimtelijk Ordening en Milieu (VROM)
66 BIJLAGE A
SEO ECONOMISCH ONDERZOEK
Economische omstandigheden Een verblijf in de flexibele schil hangt onder meer af van economische omstandigheden die de ruimte of krapte op de arbeidsmarkt bepalen. Via CBS Statline zijn de volgende indicatoren van de landelijke economische situatie per kwartaal beschikbaar:
• Werkloosheidsomvang (aantal werklozen) • Verandering in de werkloosheidsomvang ten opzichte van het vorige kwartaal • Werkloosheidspercentage, uitgedrukt in de omvang van de beroepsbevolking • Aantal openstaande vacatures • Indicator voor het consumentenvertrouwen • Indicator voor het economische klimaat • Indicator voor de koopbereidheid van consumenten
In de analyses van de verblijfsduur in de flexibele schil in bijlage D worden uiteindelijk alleen het werkloosheidspercentage, de indicator voor het consumentenvertrouwen en de verhouding tussen het aantal werklozen en het aantal openstaande vacatures gebruikt. Tabel A.3 geeft een overzicht van de waarden van deze indicatoren per kwartaal voor de jaren 1998 tot en met 2006. In figuur A.2 wordt de ontwikkeling van deze indicatoren nog eens getoond in indexcijfers, waarbij de gemiddelde waarde van de indicatoren over de jaren 1998 tot en met 2006 gelijk is gesteld aan 1.
Figuur A.2 Ontwikkeling economische indicatoren 1998-2006 (index gemiddelde over 1998-2006 = 1)
Bron: CBS Statline, bewerking SEO Economisch Onderzoek
0,2
0,4
0,6
0,8
1,0
1,2
1,4
1,6
1,8
2,0
1998
‐I
1998
‐III
1999
‐I
1999
‐III
2000
‐I
2000
‐III
2001
‐I
2001
‐III
2002
‐I
2002
‐III
2003
‐I
2003
‐III
2004
‐I
2004
‐III
2005
‐I
2005
‐III
2006
‐I
2006
‐III
Werkloosheid (W) Vacatures (V) Verhouding W/V Consumentenvertrouwen
GEBRUIKTE GEGEVENS 67
SEO ECONOMISCH ONDERZOEK
Tabel A.3 Economische kwartaalindicatoren 1998-2006
Kwartaal Werkloosheid‐percentage
Werkloosheid × 1.000 (W)
Vacatures × 1.000 (V)
Verhouding W/V
Consumenten‐vertrouwen
1998‐I 5,0% 346 134 2,58 20
1998‐II 3,9% 270 153 1,76 23
1998‐III 3,9% 271 130 2,09 22
1998‐IV 3,7% 260 138 1,89 4
1999‐I 3,8% 265 159 1,67 7
1999‐II 3,1% 216 197 1,10 10
1999‐III 3,0% 212 171 1,24 18
1999‐IV 2,7% 189 184 1,02 21
2000‐I 3,0% 217 217 1,00 26
2000‐II 2,4% 173 219 0,79 26
2000‐III 2,4% 176 184 0,96 25
2000‐IV 2,6% 186 205 0,91 20
2001‐I 2,4% 176 217 0,81 10
2001‐II 1,8% 132 219 0,60 ‐1
2001‐III 1,9% 141 172 0,82 ‐4
2001‐IV 1,9% 135 165 0,82 ‐9
2002‐I 2,2% 162 179 0,91 ‐5
2002‐II 2,2% 163 163 1,00 ‐17
2002‐III 2,3% 172 116 1,48 ‐27
2002‐IV 2,5% 182 122 1,49 ‐32
2003‐I 3,3% 241 124 1,94 ‐36
2003‐II 3,2% 239 126 1,90 ‐36
2003‐III 3,5% 262 82 3,20 ‐35
2003‐IV 3,8% 279 95 2,94 ‐33
2004‐I 4,4% 327 122 2,69 ‐26
2004‐II 4,3% 315 136 2,31 ‐26
2004‐III 4,3% 315 110 2,87 ‐20
2004‐IV 4,3% 321 121 2,66 ‐29
2005‐I 4,6% 339 154 2,20 ‐22
2005‐II 4,6% 310 154 2,01 ‐21
2005‐III 4,1% 300 153 1,96 ‐25
2005‐IV 4,0% 294 157 1,87 ‐21
2006‐I 4,0% 302 186 1,63 ‐11
2006‐II 3,7% 276 210 1,31 ‐1
2006‐III 3,3% 245 201 1,22 5
2006‐IV 2,9% 217 222 0,98 5
Gemiddeld 3,3% 240 161 1,63 ‐5,42
Bron: CBS Statline, bewerking SEO Economisch Onderzoek
68 BIJLAGE A
SEO ECONOMISCH ONDERZOEK
In het Consumentenconjunctuuronderzoek van het CBS worden maandelijks aan ongeveer 1000 respondenten vijf vragen gesteld over de algemene economische en de eigen financiële situatie. Van iedere vraag wordt het saldo van positieve en negatieve antwoorden in procenten van het totaal aantal antwoorden bepaald. De index kan een waarde aannemen van -100 tot +100. Bij een indexwaarde van 0 is het aandeel pessimisten gelijk aan het aandeel optimisten. Deze indicator van het consumentenvertrouwen geeft een aardig beeld van de toekomstige ontwikkeling van de consumptieve bestedingen, vooral van de bestedingen aan duurzame goederen.
LANGDURIG VERBLIJF IN DE FLEXIBELE SCHIL VAN DE ARBEIDSMARKT 69
SEO ECONOMISCH ONDERZOEK
Bijlage B Identificatie tijdelijke werknemer
Informatie of een baan in het Sociaal Statistisch Bestand (SSB) een tijdelijke of een vaste baan is, is alleen beschikbaar voor het jaar 2006. Voor de jaren 1999-2005 is die informatie in het SSB Banenbestand onbekend, maar kan wel worden ingeschat. In deze bijlage wordt beschreven hoe dat is gedaan.
Mogelijkheden voor identificatie Of een baan een tijdelijke baan is of een vaste baan kan worden ingeschat op basis van kenmerken van die baan en van de werknemer die de baan uitoefent. Hoe goed die inschatting is hangt af van de verklaringskracht van deze kenmerken. Het ligt bijvoorbeeld voor de hand dat tijdelijke banen over het algemeen korter duren dan vaste banen. Maar is er ook een grens te trekken bij een bepaalde baanduur? En hangt het daarnaast ook niet af van de leeftijd van de werknemer of de bedrijfstak waarin die baan zich bevindt? Om met al deze aspecten rekening te houden kan voor het jaar 2006 de kans dat een baan een tijdelijke baan is worden verklaard uit tal van kenmerken van de baan en van de werknemer. Door het opnemen van verschillende categorieën naar baanduur en leeftijd in de analyse, kan wellicht een grens worden gevonden waarbij de kans op een tijdelijke baan zodanig omslaat dat sprake is van vaste in plaats van tijdelijke banen. Door alleen uit te gaan van verklarende kenmerken die ook beschikbaar zijn in de SSB Banenbestanden van de jaren 1999 tot en met 2005, kan voor die jaren de kans dat een baan een tijdelijke baan is systematisch worden ingeschat. Als alternatief voor het baseren van die kans op slechts één jaar (2006), kan ook gebruik worden gemaakt van informatie over tijdelijke banen in de jaren 2000 tot en met 2007 uit de Enquête Beroepsbevolking (EBB). Zolang de analyse alleen wordt gebaseerd op verklarende kenmerken die ook beschikbaar zijn in de SSB Banenbestanden van de jaren 1999 tot en met 2005, kan de kans op een tijdelijke baan voor alle werknemers in het SSB Banenbestand worden ingeschat. De cruciale vraag daarbij is welke informatie en welk model tot de beste verklaring van de kans op een tijdelijke baan leidt.
Modellering Zowel op het SSB Banenbestand uit 2006 als op de EBB bestanden uit de periode 2000-2007 zijn verschillende specificaties van een Logit model voor de kans dat een baan een tijdelijke baan is geschat. In die analyses zijn alle flexibele banen buiten beschouwing gelaten. Omdat de baanduur wordt meegenomen als verklaring voor het onderscheid tussen een vaste en tijdelijke baan, zijn ook alle niet-afgeronde banen (dus zonder afgeronde baanduur) buiten beschouwing gelaten. Tabel B.1 geeft de schattingsresultaten voor de specificatie van het model dat uiteindelijk de grootste verklarende kracht heeft. Dat model betreft het SSB Banenbestand uit 2006. Uit de schattingsresultaten blijkt dat de kans dat een baan een tijdelijke baan is geleidelijk daalt naarmate de waargenomen maximale baanduur langer is. Er is dus geen duidelijke grens te trekken waarbij banen met een kortere baanduur tijdelijke banen zijn en banen met een langere baanduur vaste
70 BIJLAGE B
SEO ECONOMISCH ONDERZOEK
banen. Ook leeftijd heeft invloed op die kans, jongeren hebben vaker tijdelijke banen dan ouderen. Verder hebben alleenstaanden vaker een tijdelijke baan dan gehuwden en allochtonen vaker dan autochtonen, vooral niet-westerse allochtonen. De kans op een tijdelijke baan is relatief groot in het onderwijs, de agrarische sector en in de overige dienstverlening, en relatief klein in de financiële dienstverlening, de industrie en de bouwnijverheid. Ook is de kans op een tijdelijke baan groter in grotere bedrijven. Al met al vormen de resultaten in tabel B.1 een basis voor een optimale inschatting van welke banen tijdelijk zijn en welke banen vast, gegeven de beschikbare informatie over kenmerken van banen en werknemers.
Tabel B.1 Regressieresultaten voor kans op tijdelijk werk (Logit model)
Verklarende variabele coëfficiënt t‐waarde
Geslacht
Man (referentie)
Vrouw 0,0242 4,67
Leeftijd
16 jaar 1,3214 22,82
17 jaar 0,8693 27,74
18 jaar 0,8550 30,26
19 jaar 0,7487 27,89
20 tot 25 jaar 0,5921 29,09
25 tot 30 jaar 0,4615 23,68
30 tot 35 jaar 0,3769 19,31
35 tot 40 jaar 0,3350 17,15
40 tot 45 jaar 0,3258 16,73
45 tot 50 jaar 0,2851 14,51
50 tot 55 jaar 0,2108 10,44
55 tot 60 jaar ‐0,0013 0,06
60 tot 65 jaar ‐0,1566 6,64
65 jaar en ouder (referentie)
Burgerlijke staat
Gehuwd of samenwonend (referentie)
Gehuwd geweest 0,1555 18,49
Alleenstaand 0,1791 27,16
Leeftijd jongste kind
Jongste kind jonger dan 12 jaar ‐0,0591 9,35
Jongste kind ouder dan 12 jaar (referentie)
Onbekend of niet van toepassing 0,1470 7,14
Etniciteit
Autochtoon (referentie)
Westerse allochtoon 0,1500 19,46
Niet‐westerse allochtoon 0,2145 30,12
Bron: CBS Microbestanden, bewerking SEO Economisch Onderzoek
IDENTIFICATIE TIJDELIJKE WERKNEMER 71
SEO ECONOMISCH ONDERZOEK
Tabel B.1 vervolg
Verklarende variabele coëfficiënt t‐waarde
Omvang dienstverband
Parttime ‐0,0211 3,67
Fulltime (referentie)
Bedrijfsgrootte
0 werknemers (referentie)
1 werknemer ‐0,0322 2,06
2 tot 5 werknemers 0,0019 0,14
5 tot 10 werknemers 0,0368 2,62
10 tot 20 werknemers 0,1221 8,83
20 tot 50 werknemers 0,1601 11,85
50 tot 100 werknemers 0,5051 35,17
100 tot 200 werknemers 0,5327 36,54
200 tot 500 werknemers 0,6698 47,41
500 werknemers of meer 0,7803 60,26
Aantal werknemers onbekend ‐0,6794 22,16
Bedrijfstak
Industrie ‐0,7743 50,65
Bouwnijverheid ‐0,7506 46,06
Reparatie en handel ‐0,5102 37,27
Horeca ‐0,4325 28,70
Transport en communicatie ‐0,6709 44,06
Financiële instellingen ‐0,8506 47,02
Zakelijke dienstverlening ‐0,2901 21,91
Openbaar bestuur ‐0,5828 32,13
Onderwijs 0,6827 41,93
Gezondheid en welzijn ‐0,4787 32,44
Overige dienstverlening ‐0,1208 8,05
Overige bedrijfsactiviteiten (referentie)
Bron: CBS Microbestanden, bewerking SEO Economisch Onderzoek
72 BIJLAGE B
SEO ECONOMISCH ONDERZOEK
Tabel B.1 vervolg
Verklarende variabele coëfficiënt t‐waarde
Baanduur
Tot 3 maanden 3,7934 88,33
3 tot 6 maanden 3,9392 91,20
6 tot 9 maanden 3,7116 85,56
9 tot 12 maanden 3,6908 85,13
12 tot 15 maanden 3,2897 74,62
15 tot 18 maanden 3,2290 73,22
18 tot 21 maanden 2,8116 62,77
21 tot 24 maanden 2,8470 63,99
24 tot 27 maanden 2,3882 52,05
27 tot 30 maanden 2,3091 49,81
30 tot 33 maanden 1,9204 40,24
33 tot 36 maanden 2,2272 47,90
3 tot 3,5 jaar 1,4577 31,37
3,5 tot 4 jaar 1,3585 29,44
4 tot 5 jaar 1,0617 23,44
5 tot 6 jaar 0,7165 15,34
6 tot 7 jaar 0,5985 12,33
7 tot 8 jaar 0,6907 14,15
8 tot 10 jaar 0,2848 6,24
10 tot 15 jaar 0,1186 2,52
15 tot 20 jaar 0,2659 5,23
20 jaar of langer (referentie)
Constante ‐4,0473 83,02
Pseudo R2 0,2178
Aantal waarnemingen 1.092.128
Bron: CBS Microbestanden, bewerking SEO Economisch Onderzoek
IDENTIFICATIE TIJDELIJKE WERKNEMER 73
SEO ECONOMISCH ONDERZOEK
Betrouwbaarheid In hoeverre het geschatte model in staat is om de werkelijkheid te reproduceren, en daarmee met enige betrouwbaarheid tijdelijke banen te identificeren in de SSB Banenbestanden van 1999 tot en met 2005, wordt duidelijk uit tabel B.2. Van alle tijdelijke banen in 2006 wordt door het model 58% correct als tijdelijke baan ingeschat en 42% als vaste baan. Van alle vaste banen wordt 19% ingeschat als tijdelijke baan en de overige 81% correct als vaste baan. In totaal wordt driekwart van alle banen juist geïdentificeerd. Daarmee blijft er een behoorlijke foutmarge over bij de identificatie van tijdelijke banen, maar is een grote meerderheid in ieder geval correct geïdentificeerd.
Tabel B.2 Voorspellende waarde van model voor de kans dat een baan een tijdelijke baan is
Werkelijke toestand Voorspelde toestand
Tijdelijke baan Vaste baan Totaal
Tijdelijke baan 222.437 161.095 383.532
58% 42% 100%
Vaste baan 137.264 571.332 708.596
19% 81% 100%
Totaal 359.701 732.427 1.092.128
33% 67% 100%
Bron: CBS Microbestanden, bewerking SEO Economisch Onderzoek
LANGDURIG VERBLIJF IN DE FLEXIBELE SCHIL VAN DE ARBEIDSMARKT 75
SEO ECONOMISCH ONDERZOEK
Bijlage C Identificatie voltijds schoolgaand
Informatie of een werknemer voltijds schoolgaand is komt niet voor in het Sociaal Statistisch Bestand (SSB), maar wel in de Enquête Beroepsbevolking (EBB). Op basis van die informatie kunnen voltijd schoolgaande werknemers in het SSB worden geïdentificeerd met een grote mate van betrouwbaarheid. In deze bijlage wordt beschreven hoe dat is gedaan.
Definitie Werknemers zijn voltijd schoolgaand wanneer ze in de Enquête Beroepsbevolking aangeven voltijd onderwijs te volgen. Ze zijn niet voltijd schoolgaand wanneer ze aangeven in deeltijd onderwijs te volgen, een opleiding te volgen met een duur korter dan 6 maanden, of helemaal geen onderwijs te volgen.
Modellering Of een werknemer voltijd schoolgaand is kan worden ingeschat op basis van kenmerken van die werknemer of van de baan die hij of zij uitoefent. Hoe goed die inschatting is hangt af van de verklaringskracht van deze kenmerken. Het ligt bijvoorbeeld voor de hand dat jongere werknemers vaker voltijd schoolgaand zijn dan oudere werknemers. Maar is er ook een grens te trekken bij een bepaalde leeftijd? En zegt de bedrijfstak niet al iets over de kans om voltijd schoolgaand te zijn? Zo werken veel scholieren en studenten in de horeca of als uitzendkracht. Om met al deze aspecten rekening te houden wordt de kans dat een werknemer in de EBB aangeeft voltijd schoolgaand te zijn verklaard uit tal van kenmerken van de werknemer zelf en van zijn of haar baan. Door het opnemen van verschillende categorieën voor leeftijd, kan wellicht een grens worden gevonden waarbij de kans dat een werknemer voltijd schoolgaand is drastisch veranderd. Door alleen uit te gaan van verklarende kenmerken die ook beschikbaar zijn in de SSB Banenbestanden van de jaren 1999 tot en met 2006, kan voor al die jaren de kans op voltijd schoolgaande werknemers systematisch worden ingeschat. Op de EBB bestanden uit de periode 2000-2007 zijn verschillende specificaties geschat van een Logit model voor de kans dat een werknemer voltijd schoolgaand is. Tabel C.1 geeft de schattingsresultaten voor de specificatie van het model dat uiteindelijk de grootste verklarende kracht had. Uit de schattingsresultaten blijkt dat de kans dat een werknemer voltijd schoolgaand is geleidelijk daalt met leeftijd. Dat wordt nog eens geïllustreerd in figuur C.1. Er is dus geen duidelijke leeftijdsgrens te trekken waaronder werknemers met een grote kans voltijd schoolgaand zijn en daarboven niet. Verder zijn het vooral alleenstaanden die in deeltijd werken die voltijd onderwijs volgen. Voltijd schoolgaande werknemers werken bij uitstek in de horeca, maar ook relatief vaak in de landbouw, (detail)handel en als uitzendkracht, zie figuur C.2.
76 BIJLAGE C
SEO ECONOMISCH ONDERZOEK
Tabel C.1 Regressieresultaten voor kans op voltijd schoolgaand (Logit model)
Verklarende variabele coëfficiënt t‐waarde
Leeftijd
14 jaar 12,3298 22,78
15 jaar 10,6813 23,31
16 jaar 9,1010 20,22
17 jaar 8,6485 19,24
18 jaar 8,1523 18,14
19 jaar 7,9064 17,59
20 jaar 7,6659 17,06
21 jaar 7,3816 16,43
22 jaar 7,1186 15,84
23 jaar 6,8102 15,15
24 jaar 6,4418 14,33
25 jaar 6,0569 13,46
26 jaar 5,6442 12,53
27 jaar 5,2921 11,73
28 jaar 4,9472 10,95
29 jaar 4,5572 10,05
30 jaar 4,3896 9,67
31 jaar 3,5665 7,76
32 jaar 3,5889 7,82
33 jaar 3,4754 7,56
34 jaar 3,2960 7,15
35 tot 40 jaar 3,0811 6,83
40 tot 45 jaar 2,9532 6,54
45 tot 50 jaar 2,7623 6,10
50 tot 55 jaar 2,0850 4,52
55 tot 60 jaar 1,4017 2,92
60 jaar en ouder (referentie)
Burgerlijke staat
Gehuwd of samenwonend (referentie)
Gehuwd geweest 0,6556 8,02
Alleenstaand 1,3552 40,26
Onbekende burgerlijke staat 2,7431 5,59
Etniciteit
Autochtoon (referentie)
Westerse allochtoon 0,0672 1,87
Niet‐westerse allochtoon 0,2406 7,16
Onbekende etniciteit ‐0,2448 2,34
Bron: CBS Microbestanden, bewerking SEO Economisch Onderzoek
IDENTIFICATIE VOLTIJDS SCHOOLGAAND 77
SEO ECONOMISCH ONDERZOEK
Tabel C.1 vervolg
Verklarende variabele coëfficiënt t‐waarde
Omvang dienstverband
Parttime 2,6056 138,12
Fulltime (referentie)
Onbekende omvang dienstverband 0,0043 0,01
Bedrijfstak
Industrie ‐0,2671 5,27
Bouwnijverheid ‐0,6080 10,05
Reparatie en handel ‐0,1676 3,80
Horeca 0,1456 2,94
Transport en communicatie ‐0,0871 1,57
Financiële instellingen ‐0,3929 4,57
Zakelijke dienstverlening ‐0,0945 1,90
Uitzendkrachten ‐0,3448 6,79
Openbaar bestuur 0,5799 9,83
Onderwijs 0,0444 0,75
Gezondheid en welzijn ‐0,3208 6,78
Overige dienstverlening ‐0,3190 5,67
Overige bedrijfsactiviteiten (referentie)
Onbekende bedrijfstak 0,0395 0,66
Constante ‐10,3569 23,03
Pseudo R2 0,7083
Aantal waarnemingen 506.964
Bron: CBS Microbestanden, bewerking SEO Economisch Onderzoek
78 BIJLAGE C
SEO ECONOMISCH ONDERZOEK
Figuur C.1 Kans op voltijd schoolgaand naar leeftijd
Bron: CBS Microbestanden, bewerking SEO Economisch Onderzoek
Figuur C.2 Aandeel voltijd schoolgaande werknemers per bedrijfstak
Bron: CBS Microbestanden, bewerking SEO Economisch Onderzoek
0%
10%
20%
30%
40%
50%
60%
70%
80%
90%
100%
15 20 25 30 35 40 65
0% 5% 10% 15% 20% 25% 30% 35% 40%
Horeca
Handel
Uitzendkrachten
Landbouw
Overige dienstverlening
Zakelijke dienstverlening
Vervoer en communicatie
Industrie
Gezondheid en welzijn
Visserij
Onderwijs
Bouwnijverheid
Openbaar bestuur
Financiële dienstverlening
Nutsbedrijven
Delfstoffenwinning
IDENTIFICATIE VOLTIJDS SCHOOLGAAND 79
SEO ECONOMISCH ONDERZOEK
Betrouwbaarheid In hoeverre het geschatte model in staat is om de werkelijkheid te reproduceren, en daarmee met enige betrouwbaarheid werknemers als voltijd schoolgaand te identificeren in de SSB Banenbestanden van 1999 tot en met 2006, wordt duidelijk uit tabel C.2. Van alle voltijd schoolgaande werknemers in de EBB wordt door het model 85% correct als voltijd schoolgaand ingeschat en 15% als niet voltijd schoolgaand. Van alle niet voltijd schoolgaande werknemers in de EBB wordt slechts 2% ingeschat als voltijd schoolgaand en de overige 98% correct als niet voltijd schoolgaand. In totaal wordt maar liefst 97% van alle werknemers correct geïdentificeerd.
Tabel C.2 Voorspellende waarde van model voor de kans dat een werknemer voltijd schoolgaand is
Werkelijke toestand Voorspelde toestand
Voltijd schoolgaand Niet voltijd schoolgaand Totaal
Voltijd schoolgaand 46.521 8.280 54.801
85% 15% 100%
Niet voltijd schoolgaand 8.178 443.985 452.163
2% 98% 100%
Totaal 54.699 452.265 506.964
11% 89% 100%
Bron: CBS Microbestanden, bewerking SEO Economisch Onderzoek
LANGDURIG VERBLIJF IN DE FLEXIBELE SCHIL VAN DE ARBEIDSMARKT 81
SEO ECONOMISCH ONDERZOEK
Bijlage D Analyse verblijfsduur in flexibele schil
Om de verblijfsduur in de flexibele schil van de arbeidsmarkt te analyseren, wordt gebruik gemaakt van een multivariaat duurmodel. In een duurmodel kan rekening worden gehouden met de invloed van de verstreken verblijfsduur op de kans dat de verblijfsduur verder wordt verlengd of wordt beëindigd. Er geldt dat de kans om nog langer in de flexibele schil te blijven anders is na een verblijf van bijvoorbeeld 3 maanden dan na een verblijf van 3 jaar. Die kans kan afnemen (met een mogelijke opstap naar vast werk) of toenemen (insluiting in de flexibele schil). Tegelijkertijd is het mogelijk om in een duurmodel rekening te houden met zogenaamde onvoltooide duren. Als een persoon aan het eind van de waarnemingsperiode (eind 2006) nog altijd in de flexibele schil verblijft, dan wordt de uiteindelijk gerealiseerde verblijfsduur dus niet waargenomen. Wel is duidelijk dat gedurende de totale waarnemingsduur in ieder geval geen uitstroom uit de flexibele schil heeft plaatsgevonden. Die informatie is nuttig voor het identificeren van de kans op het verlaten van de flexibele schil. Doordat een duurmodel rekening houdt met onvoltooide duren (ook wel afgekapte of gecensureerde waarnemingen genoemd) is het mogelijk om werknemers met verschillende verblijfsduren in de flexibele schil met elkaar te vergelijken. Ten derde kan worden gecorrigeerd voor het feit dat verschillende typen werknemers zich in verschillende toestanden bevinden. De verblijfsduur in de flexibele schil van de arbeidsmarkt wordt verklaard uit meerdere factoren tegelijk. Naast de al besproken verstreken verblijfsduur zijn dit persoonskenmerken, baankenmerken en conjuncturele omstandigheden. Het multivariate duurmodel zorgt er in feite voor dat de analyse wordt uitgevoerd voor bijvoorbeeld mannen en vrouwen apart, voor jongeren en ouderen apart enzovoort. Maar door dit tegelijkertijd te doen in één model, wordt zeer efficiënt omgegaan met de beschikbare informatie.
Specificatie duurmodel Omdat de kans op het verlaten van de flexibele schil afhankelijk is van de verstreken verblijfsduur in de flexibele schil, is er sprake van een conditionele kans. Deze conditionele kans wordt ook wel de ‘hazard rate’ genoemd. De kans op uitstroom uit de flexibele schil wordt gespecificeerd als
)'exp()(),|( αβλαθ += xtxt waarbij )(tλ een uitdrukking is voor de duurafhankelijkheid (hoe de kans op uitstroom uit de flexibele schil afhangt van de verstreken verblijfsduur t), x een vector is van achtergrond-kenmerken (persoonskenmerken, baankenmerken, conjuncturele omstandigheden) en α een constante. De coëfficiënten β en α worden geschat. De duurafhankelijkheid wordt flexibel gemodelleerd aan de hand van de stapfunctie
82 BIJLAGE D
SEO ECONOMISCH ONDERZOEK
⎟⎟⎠
⎞⎜⎜⎝
⎛<≤= ∑
=−
J
jjjj tttIt
11 )(exp)( λλ
waarin 1 ( , ..., )j J= een index is voor duurintervallen en )( 1 jj tttI <≤− een indicatorfunctie
gelijk aan 1 als t binnen het duurinterval ),( 1 jj tt − ligt. Ook de coëfficiënten jλ worden
geschat. De conditionele dichtheid van de verblijfsduur in de flexibele schil is dan gelijk aan
⎟⎟⎠
⎞⎜⎜⎝
⎛−= ∫ dsxsxtxtft
0
)|(exp)|()|( θθ
Dit is de kans dat een werknemer op tijdstip t uit de flexibele schil van de arbeidsmarkt stroomt. Deze kans wordt gebruikt in een Maximum Likelihood functie, waarmee de coëfficiënten van het multivariaat duurmodel worden geschat.
Schattingsresultaten Het model is niet geschat op de langste periode van personen in de flexibele schil, maar op een willekeurig gekozen periode in de flexibele schil per persoon. Tabel D.1 geeft de schattingsresultaten.
Berekening verwachte verblijfsduur in flexibele schil De verwachte verblijfsduur in de flexibele schil wordt op de volgende manier berekend:
∑ ∫∑∫==
∞
=⎟⎟⎠
⎞⎜⎜⎝
⎛−=≈=
T
s
sT
sos
dvxvxssxsfsdsxsfstE1 01
)|(exp)|()|()|(][ θθ
waarbij T de maximale periode op de arbeidsmarkt voorstelt, bijvoorbeeld 40 jaar. Omdat de schatting en de berekening wordt uitgevoerd op maandbasis, is T gelijk gesteld aan 480 (40 jaar maal 12 maanden). Voor de berekening van de verwachte verblijfsduur naar verschillende kenmerken van personen en banen, wordt de verwachte duur berekend als gemiddelde van de gehele populatie, waarbij wordt aangenomen dat de gehele populatie dat specifieke kenmerk bezit, dus bijvoorbeeld allemaal man of allemaal vrouw.
ANALYSE VERBLIJFSDUUR IN FLEXIBELE SCHIL 83
SEO ECONOMISCH ONDERZOEK
Tabel D.1 Schattingsresultaten duurmodel voor de verblijfsduur in de flexibele schil
Model 1 Model 2
Verklarende factor coëfficiënt t‐waarde coëfficiënt t‐waarde
Geslacht
Man (referentie)
Vrouw 0,1598 20,81 0,1571 20,46
Geslacht onbekend ‐0,1049 1,62 ‐0,0618 0,96
Leeftijd
Jonger dan 20 jaar (referentie)
20 tot 25 jaar ‐0,1632 14,09 ‐0,1589 13,72
25 tot 30 jaar ‐0,3447 24,25 ‐0,3417 24,03
30 tot 35 jaar ‐0,3945 24,48 ‐0,3897 24,19
35 tot 40 jaar ‐0,4289 24,81 ‐0,4202 24,31
40 tot 45 jaar ‐0,4373 23,95 ‐0,4266 23,36
45 tot 50 jaar ‐0,4174 20,46 ‐0,4104 20,11
50 tot 55 jaar ‐0,4493 18,63 ‐0,4410 18,28
55 tot 60 jaar ‐0,3973 13,08 ‐0,3845 12,66
60 tot 65 jaar ‐0,2266 6,00 ‐0,2109 5,59
65 jaar of ouder ‐0,2338 5,72 ‐0,2130 5,21
Leeftijd onbekend ‐0,0258 0,66 ‐0,0481 1,23
Burgerlijke staat
Gehuwd (referentie)
Gehuwd geweest 0,0355 2,28 0,0341 2,19
Alleenstaand 0,0365 3,08 0,0398 3,37
Burgerlijke staat onbekend ‐1,4388 2,48 ‐1,3371 2,30
Aantal kinderen in huishouden
Geen kinderen (referentie)
1 kind in het huishouden 0,0029 0,27 0,0025 0,23
2 kinderen ‐0,0287 2,65 ‐0,0315 2,90
3 of 4 kinderen ‐0,0109 0,80 ‐0,0150 1,09
5 of meer kinderen 0,0235 0,73 0,0149 0,46
Aantal kinderen onbekend ‐0,0454 1,97 ‐0,0772 3,35
Leeftijd jongste kind
Jongste kind 12+ (referentie)
Jongste kind jonger dan 12 jaar ‐0,0130 1,15 ‐0,0122 1,08
Etniciteit
Autochtoon (referentie)
Westerse allochtoon 0,0111 0,95 0,0112 0,96
Niet‐westerse allochtoon ‐0,0778 7,74 ‐0,0767 7,63
Etniciteit onbekend 1,2393 2,15 1,2091 2,09
Bron: CBS Microbestanden, bewerking SEO Economisch Onderzoek
84 BIJLAGE D
SEO ECONOMISCH ONDERZOEK
Tabel D.1 vervolg
Model 1 Model 2
Verklarende factor coëfficiënt t‐waarde coëfficiënt t‐waarde
Hoogst behaald opleidingsniveau
Basisonderwijs hoogste opleiding ‐0,0049 0,08 ‐0,0042 0,07
Middelbaar onderwijs 1ste fase ‐0,0383 0,96 ‐0,0386 0,97
Middelbaar 2de fase (referentie)
Hoger onderwijs 1ste fase 0,0655 1,24 0,0677 1,28
Hoger onderwijs 2de fase 0,1508 2,15 0,1465 2,09
Opleidingsniveau onbekend 0,0071 0,20 0,0069 0,19
Opleidingsrichting
Algemeen onderwijs (referentie)
Onderwijskunde 0,0864 0,97 0,0798 0,89
Humaniora ‐0,1115 0,77 ‐0,1081 0,74
Theologie 0,0836 0,23 0,1080 0,30
Agrarisch onderwijs ‐0,2008 2,06 ‐0,2054 2,10
Wiskunde / natuurkunde 0,0909 0,51 0,0808 0,46
Techniek ‐0,0652 1,30 ‐0,0709 1,41
Transport / communicatie 0,0924 0,65 0,0854 0,60
(Para)medisch 0,1358 1,80 0,1252 1,66
Economisch /administratief ‐0,0402 0,75 ‐0,0423 0,79
Juridisch / bestuurlijk ‐0,0891 0,61 ‐0,0760 0,52
Sociaal‐cultureel ‐0,1037 1,33 ‐0,1087 1,40
(Sociale) verzekeringen 0,0005 0,01 0,0013 0,02
Kunstonderwijs 0,0526 0,38 0,0575 0,41
Openbare orde en veiligheid 0,0114 0,07 0,0244 0,14
Overige onderwijsrichtingen ‐0,1053 0,69 ‐0,1005 0,66
Log van het fiscale jaarloon ‐0,0570 14,81 ‐0,0597 15,50
Bedrijfsomvang
Kleinbedrijf (referentie)
Middenbedrijf (20‐200 werkn.) 0,0522 4,67 0,0504 4,52
Grootbedrijf (200+ werkn.) 0,0701 7,17 0,0672 6,88
Bedrijfsomvang onbekend ‐0,6589 4,82 ‐0,6343 4,64
Bron: CBS Microbestanden, bewerking SEO Economisch Onderzoek
ANALYSE VERBLIJFSDUUR IN FLEXIBELE SCHIL 85
SEO ECONOMISCH ONDERZOEK
Tabel D.1 vervolg
Model 1 Model 2
Verklarende factor coëfficiënt t‐waarde coëfficiënt t‐waarde
Bedrijfstak
Industrie ‐0,2917 13,10 ‐0,2866 12,88
Bouwnijverheid ‐0,2546 8,79 ‐0,2459 8,49
Reparatie en handel ‐0,3049 23,91 ‐0,3065 24,04
Horeca (referentie)
Vervoer en communicatie ‐0,1504 7,13 ‐0,1523 7,22
Financiële instellingen ‐0,0760 2,45 ‐0,0565 1,82
Zakelijke dienstverlening ‐0,0705 6,38 ‐0,0720 6,52
Openbaar bestuur ‐0,0759 2,67 ‐0,0710 2,50
Onderwijs ‐0,2547 13,51 ‐0,2633 13,96
Gezondheid en welzijn ‐0,2672 18,70 ‐0,2740 19,18
Overige diensten ‐0,1694 8,88 ‐0,1750 9,17
Overige bedrijfsactiviteiten 0,2064 10,42 0,2022 10,20
Economische indicatoren
Werkloosheidspercentage ‐0,1931 43,95
Werkloosheid / vacatures ‐0,2265 33,72
Consumentenvertrouwen 0,0012 5,81 0,0032 17,37
Duurafhankelijkheid
t/m 3 maanden (referentie)
4 t/m 6 maanden 0,2483 23,41 0,2518 23,74
7 t/m 9 maanden 0,1396 11,82 0,1433 12,13
10 t/m 12 maanden 0,0027 0,20 0,0029 0,22
13 t/m 15 maanden 0,1825 13,20 0,1766 12,79
16 t/m 18 maanden ‐0,1373 8,09 ‐0,1462 8,62
18 t/m 21 maanden ‐0,1729 9,22 ‐0,1875 10,01
22 t/m 24 maanden ‐0,3038 14,12 ‐0,3272 15,22
25 t/m 27 maanden ‐0,2600 11,28 ‐0,2923 12,68
28 t/m 30 maanden ‐0,5458 19,43 ‐0,5793 20,61
31 t/m 33 maanden ‐0,6515 20,65 ‐0,6863 21,75
34 t/m 36 maanden ‐0,7498 21,33 ‐0,7887 22,42
37 of meer maanden ‐1,1423 67,22 ‐1,1653 68,57
Constante ‐1,6786 32,02 ‐1,3669 25,56
Log likelihood ‐310.613 ‐310.231
Aantal waarnemingen 104.298 104.298
Bron: CBS Microbestanden, bewerking SEO Economisch Onderzoek
top related